AI Engineer (Azure)
Clurgo
Rola polega na budowie strategicznej platformy AI dla dużej organizacji ubezpieczeniowej. Będziesz odpowiedzialny za tworzenie rozwiązań GenAI, implementację RAG z Azure AI Search, oraz optymalizację pipeline'ów MLOps. Praca odbywa się w zespole Clurgo, a platforma ma wspierać wszystkie inicjatywy AI w firmie. To stanowisko dla osoby z 3+ letnim doświadczeniem w LLM/GenAI i znajomością Azure.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby inżynierów pracujących nad platformą, brak informacji o dyżurach on-call.
Rola polega na budowie strategicznej platformy AI dla dużej organizacji ubezpieczeniowej. Będziesz odpowiedzialny za tworzenie rozwiązań GenAI, implementację RAG z Azure AI Search, oraz optymalizację pipeline'ów MLOps. Praca odbywa się w zespole Clurgo, a platforma ma wspierać wszystkie inicjatywy AI w firmie. To stanowisko dla osoby z 3+ letnim doświadczeniem w LLM/GenAI i znajomością Azure.
- ✓Możliwość budowania strategicznej platformy AI od podstaw z realnym wpływem na architekturę
- ✓Work-life balance z 1 dniem w biurze tygodniowo (praktycznie zdalna)
- ✓Transparentny proces rekrutacyjny z informacją zwrotną
- •Implementacja RAG (Azure AI Search) z modelami LLM w Azure OpenAI
- •Projektowanie, tuning i wdrażanie modeli AI/ML w Azure AI Foundry i Azure Machine Learning
- •Budowa i optymalizacja pipeline'ów MLOps/LLMOps z użyciem MLflow, Docker, Kubernetes i CI/CD
- •Integracja rozwiązań AI ze złożoną architekturą hybrydową (ponad 30 systemów)
- •Zapewnienie zgodności z AI Act poprzez dokumentację, monitoring modeli i obsługę incydentów
- •Współpraca z biznesem i IT, tworzenie szkoleń oraz prezentacja wyników dla różnych grup
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z około 3-letnim doświadczeniem w GenAI, który potrafi samodzielnie implementować RAG w Azure i ma podstawowe doświadczenie z MLOps na Azure.
Nie dla osób z mniej niż 3 latami doświadczenia w LLM/GenAI. Rola wymaga solidnej praktyki w Azure i MLOps – nie jest odpowiednia dla juniorów ani osób bez doświadczenia produkcyjnego w AI.
- ?Ile osób liczy zespół budujący platformę AI?
- ?Jak wygląda dyżur on-call? Czy jest wymagany?
- ?Czy stack technologiczny (MLflow, Docker, Kubernetes) jest już używany, czy dopiero będzie wdrażany?
- ?Jakie są główne wyzwania przy integracji z architekturą hybrydową (30+ systemów)?
- ?Czy istnieje już roadmapa dla platformy, czy to greenfield?
- ?Jaki jest model współpracy z klientem ubezpieczeniowym – czy pracujecie jako zespół wbudowany w ich struktury?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby inżynierów pracujących nad platformą
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie określono, czy jest to projekt greenfield, czy rozwijanie istniejącej platformy
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, rodzaj zadań)
Kultura zespołu oparta na dobrych praktykach programistycznych i work-life balance, z integracjami i profesjonalnym procesem rekrutacyjnym.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Azure. Pełne statystyki zarobków →