Data Scientist
Jit Team
Rola polega na tworzeniu i rozwijaniu rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, ze szczególnym uwzględnieniem modeli językowych (LLM) i technik RAG, w środowisku chmurowym Microsoft Azure. Kandydat będzie odpowiedzialny za cały cykl życia modeli AI/ML, od projektowania i wdrażania, po budowę skalowalnych pipeline'ów MLOps/LLMOps i integrację z istniejącymi systemami. Kluczowe jest również zapewnienie zgodności z regulacjami AI Act.
Brakuje: dokładny proces rekrutacyjny., szczegóły dotyczące dyżurów on-call (jeśli występują)..
Tytuł 'Data Scientist' jest mylący. Rola ta jest w rzeczywistości bardziej zbliżona do 'ML Engineer' lub 'AI/ML Engineer', z silnym naciskiem na MLOps/LLMOps, wdrażanie produkcyjne modeli i pracę w chmurze Azure, a nie na czystą eksplorację danych czy budowanie modeli od podstaw w celach badawczych.
Rola polega na tworzeniu i rozwijaniu rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, ze szczególnym uwzględnieniem modeli językowych (LLM) i technik RAG, w środowisku chmurowym Microsoft Azure. Kandydat będzie odpowiedzialny za cały cykl życia modeli AI/ML, od projektowania i wdrażania, po budowę skalowalnych pipeline'ów MLOps/LLMOps i integrację z istniejącymi systemami. Kluczowe jest również zapewnienie zgodności z regulacjami AI Act.
- ✓Praca z nowoczesnymi technologiami AI/GenAI, LLM, RAG.
- ✓Możliwość pracy w dynamicznym środowisku i nauki.
- ✓Udział w społecznościach Jit i szkoleniach.
- ✓Praca dla uznanej firmy z branży ubezpieczeniowej z dużym zespołem IT.
- !Wynagrodzenie podane jako '800 - 1100 pln/md B2B' jest znacząco niższe niż widełki podane w danych strukturalnych (16 800 – 23 100 PLN netto+VAT/mies.). Może to być błąd w opisie lub dotyczyć stażu/praktyki, co jest sprzeczne z wymogiem 3 lat doświadczenia.
- !Nie jest jasno określone, czy praca będzie dotyczyć konkretnego projektu czy rotacji między projektami.
- !Brak szczegółów dotyczących procesu rekrutacyjnego poza ogólnym stwierdzeniem.
- •Projektowanie, tuning i wdrażanie modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning
- •Budowa i optymalizacja pipeline'ów MLOps/LLMOps z wykorzystaniem MLflow, Docker, Kubernetes oraz systemów CI/CD
- •Integracja rozwiązań AI z ekosystemem systemów PZU
- •Implementacja rozwiązań RAG (Azure AI Search) i praca z modelami LLM w Azure OpenAI
- •Zapewnienie zgodności z AI Act poprzez dokumentację, monitoring i obsługę incydentów
- •Współpraca z zespołami biznesowymi i IT
- •Tworzenie materiałów szkoleniowych i prezentacja wyników
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Kandydat z minimum 3-letnim doświadczeniem w Data Science/AI, z czego co najmniej rok wdrożeń produkcyjnych, biegły w Pythonie i SQL, z praktycznym doświadczeniem w MLOps i chmurze Azure, może być rozważony.
Oferta nie jest dla osób bez doświadczenia w Data Science/AI lub z krótkim stażem wdrożeń produkcyjnych. Kandydaci bez praktycznej znajomości MLOps, chmury Azure, Pythona i SQL prawdopodobnie nie spełnią wymagań.
- ?Czy podane w opisie wynagrodzenie (800-1100 pln/md) jest aktualne i czy dotyczy tej roli, czy jest to błąd i należy kierować się widełkami z danych strukturalnych?
- ?Jak wygląda typowy dzień pracy w kontekście dyżurów on-call lub wsparcia produkcyjnego?
- ?Jaka jest dokładna wielkość zespołu projektowego i jakie role są w nim obecne?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne, z którymi zespół mierzy się obecnie?
- ?Czy istnieje możliwość pracy w pełni zdalnej, czy model hybrydowy jest sztywny?
- ?Jakie są możliwości rozwoju zawodowego i budżet szkoleniowy dla tej roli?
- ?Jakie są konkretne cele i KPI dla tej roli w perspektywie najbliższego roku?
- −Dokładny proces rekrutacyjny.
- −Szczegóły dotyczące dyżurów on-call (jeśli występują).
- −Informacje o budżecie szkoleniowym.
- −Precyzyjne określenie, czy praca jest na jednym, długoterminowym projekcie, czy też obejmuje rotację.
Opisany jako dynamiczne środowisko z możliwością nauki, z cyklicznymi spotkaniami integracyjnymi i aktywnym udziałem w społecznościach Jit.
Proces rekrutacyjny nie jest szczegółowo opisany. Wzmiankowana jest weryfikacja CV, rozmowa telefoniczna z rekruterem oraz kolejne etapy, które zostaną przedstawione przez rekrutera.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Microsoft Azure.