Projekt dotyczy zaprojektowania i wdrożenia skalowalnej platformy przetwarzania danych oraz rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję. Głównym celem jest umożliwienie automatyzacji procesów analitycznych oraz integracji modeli Machine Learning i rozwiązań GenAI w środowisku produkcyjnym.
Zakres prac obejmuje budowę i optymalizację pipeline’ów danych, implementację modeli ML/LLM, a także rozwój praktyk MLOps/LLMOps zapewniających stabilność, monitoring i ciągłe doskonalenie rozwiązań. System jest rozwijany w środowisku chmurowym, z naciskiem na wydajność, skalowalność i łatwość utrzymania.
Szukamy 3 osób, na okres kwiecień - czerwiec z potencjałem przedłużenia kontraktu.

Współpraca z zespołami Data Science przy wdrażaniu modeli ML do środowiska produkcyjnego
Projektowanie i implementacja rozwiązań GenAI (m.in. integracje LLM, RAG, prompt engineering)
Budowa i rozwój pipeline’ów przetwarzania danych (batch oraz near real-time)
Implementacja i rozwój praktyk MLOps/LLMOps (monitoring, CI/CD, versioning modeli)
Tworzenie mikroserwisów i API w Pythonie wspierających systemy ML
Optymalizacja wydajności przetwarzania danych i modeli
Zbieranie wymagań technicznych oraz estymacja prac
Przygotowywanie dokumentacji technicznej
Prezentowanie rozwiązań i wyników interesariuszom

Regular Machine Learning - AI Engineer (k/m/x)