Applied AI Engineer
Montrose Software
Rola łączy R&D z produktem: będziesz pracować z Head of Data and AI nad definiowaniem MVP, tworzeniem proof of concepts w notebookach i produkcjonalizacją rozwiązań w duchu MLOps i LLMOps. Klienci z branż healthcare, finance, cybersecurity. Stack oparty na Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, MLflow, Mosaic AI) i chmurze. To rola techniczna, ale z elementami konsultingowymi i discovery z klientem.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ai/data, brak informacji o procesie rekrutacyjnym (etapy, zadania).
Rola łączy R&D z produktem: będziesz pracować z Head of Data and AI nad definiowaniem MVP, tworzeniem proof of concepts w notebookach i produkcjonalizacją rozwiązań w duchu MLOps i LLMOps. Klienci z branż healthcare, finance, cybersecurity. Stack oparty na Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, MLflow, Mosaic AI) i chmurze. To rola techniczna, ale z elementami konsultingowymi i discovery z klientem.
- ✓Dedykowany budżet szkoleniowy na rozwój osobisty i zawodowy
- ✓Lekcje angielskiego z native speakerem
- ✓Elastyczne godziny pracy i pełne zdalne z Polski
- ✓Praca z Head of Data and AI – bezpośredni wpływ na decyzje R&D
- ✓Różnorodne branże klientów (healthcare, finance, cybersecurity) – ciekawe projekty
- !Rola wymaga bezpośrednich spotkań z klientem – może być mniej odpowiednia dla introwertyków
- !Wsparcie raportowania BI może odciągać od głównych zadań AI
- !Wzmianka o 'działaniu według frameworka AI dostarczania' Montrose może oznaczać sztywne procedury
- •Definiowanie i tworzenie proof of concepts dla produktów AI i Data
- •Przeprowadzanie badań rynku i technologii w celu optymalnego doboru rozwiązań
- •Mapowanie technik AI/ML na konkretne problemy biznesowe
- •Budowa i produkcjonalizacja rozwiązań na platformie Lakehouse (Databricks)
- •Prognozowanie kosztów operacyjnych AI dla rozwiązań na dużą skalę
- •Wsparcie raportowania BI w celu kierowania rozwiązaniami Data
- •Opracowywanie end-to-end produktów danych z podejściem MLOps/LLMOps
- •Prowadzenie spotkań discovery z klientami, uwzględniając budżet, operacje, talenty i dojrzałość danych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z co najmniej 3 latami doświadczenia w dostarczaniu rozwiązań Data i AI, biegły w Databricks (lub odpowiedniku), SQL i Pythonie, znający podstawy MLOps i chmury. Gotowy do pracy z klientem nad discovery i produkcyjnym wdrażaniem.
Nie dla osób poniżej 3 lat doświadczenia w dostarczaniu end-to-end rozwiązań Data i AI. Nie dla inżynierów, którzy nie lubią pracy z klientem i discovery. Nie dla osób bez praktycznego doświadczenia z Databricks lub podobną platformą Lakehouse.
- ?Ile osób liczy zespół Data and AI i jak wygląda podział ról?
- ?Jaki jest typowy czas trwania projektu od PoC do produkcji?
- ?Jak wygląda proces przejścia od PoC do produkcyjnego wdrożenia?
- ?Czy są dyżury on-call lub oczekiwana dostępność po godzinach?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór narzędzi w ramach frameworka Montrose?
- ?Jakie są etapy rekrutacji i czy jest zadanie domowe?
- ?Czy praca jest głównie nad jednym projektem, czy równolegle nad kilkoma?
- −Nie podano wielkości zespołu AI/Data
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (etapy, zadania)
- −Nie wiadomo, czy są dyżury on-call
- −Brak szczegółów dotyczących frameworka AI dostarczania Montrose
Kultura oparta na współpracy, innowacyjności i ciekawości. Elastyczne godziny, zdalna praca, brak dress code'u. Zespół ceni nastawienie na rezultaty i win-win.