Pomiń do treści
Logo firmy Rankomat.pl

Ai/Ml Engineer

Rankomat.pl

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄Umowa o pracęKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano3 lipca 2026
Ostatnio sprawdzono3 lipca 2026
Wygasa za20 dni
Werdykt JobHunt

Rola koncentruje się na budowie produkcyjnych rozwiązań AI/ML, w tym aplikacji opartych o LLM, systemów RAG i agentów AI. Będziesz projektować, trenować i wdrażać modele do środowiska produkcyjnego (API, monitoring). Praca dotyczy porównywarki ubezpieczeń – modele mogą być używane do analizy polis, rekomendacji, automatyzacji obsługi klienta. Mimo tytułu 'AI/ML Engineer', rola wymaga również umiejętności inżynieryjnych (Python, API, backend).

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Applied AI Engineer

Rola koncentruje się na budowie produkcyjnych rozwiązań AI/ML, w tym aplikacji opartych o LLM, systemów RAG i agentów AI. Będziesz projektować, trenować i wdrażać modele do środowiska produkcyjnego (API, monitoring). Praca dotyczy porównywarki ubezpieczeń – modele mogą być używane do analizy polis, rekomendacji, automatyzacji obsługi klienta. Mimo tytułu 'AI/ML Engineer', rola wymaga również umiejętności inżynieryjnych (Python, API, backend).

Plusy
  • Możliwość wyboru formy zatrudnienia (UoP/B2B)
  • Skrócony dzień pracy w piątki
  • Realny wpływ na rozwój produktów AI
  • Praca z najnowszymi technologiami LLM i GenAI
Na co uważać
  • !Nie podano liczby dni w biurze (hybrid)
  • !Nie opisano procesu rekrutacyjnego
  • !Brak informacji o wielkości zespołu AI/ML
  • !Nie wiadomo czy praca wymaga on-call przy utrzymaniu modeli
  • !Brak widełek płacowych
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja rozwiązań LLM (RAG, AI Agents)
  • Trenowanie i optymalizacja modeli ML w PyTorch/TensorFlow
  • Budowa pipeline'ów przetwarzania danych i uczenia modeli
  • Integracja modeli z backendem poprzez API
  • Monitorowanie i utrzymanie modeli w produkcji
  • Ewaluacja jakości modeli (skuteczność, wydajność, koszty)
  • Analiza danych i przygotowanie zbiorów treningowych
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Osoba z co najmniej 3 latami doświadczenia w Data Science lub Data Engineering, która ma podstawową wiedzę o LLM i ML frameworkach, ale wymaga wsparcia we wdrażaniu produkcyjnym.

Raczej nie dla

Osoby bez doświadczenia w ML/Data Science (poniżej 3 lat) lub bez znajomości LLM. Rola wymaga samodzielności w budowie rozwiązań AI.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior2/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół AI/ML?
  • ?Jak wygląda harmonogram pracy hybrydowej (ile dni w biurze)?
  • ?Czy korzystamy z chmury (AWS/GCP/Azure) i czy są dostępne GPU?
  • ?Jak wygląda proces wdrożenia modelu do produkcji?
  • ?Czy jest dyżur techniczny (on-call) przy utrzymaniu API?
  • ?Jak często aktualizowane są modele?
  • ?Czy są plany uruchamiania modeli lokalnych?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Nie określono liczby dni pracy w biurze
  • Brak informacji o infrastrukturze (cloud/GPU)
  • Nie wiadomo czy praca wymaga on-call
  • Brak widełek wynagrodzenia
Zespół

Firma kładzie nacisk na współpracę i odpowiedzialność. Zespół AI rozwija nowoczesne rozwiązania, a oferta sugeruje autonomię i realny wpływ na produkt. Brak szczegółów o kulturze.

🔗Podobne oferty