Data Scientist
PKO BP Finat
Rola Data Scientist w PKO BP Finat, skupiająca się na projektowaniu, uczeniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego, w tym rozwiązań opartych na dużych modelach językowych (LLM) i generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI). Kandydat będzie odpowiedzialny za przygotowanie danych, budowę procesów trenowania i wdrażania modeli, a także rozwój rozwiązań RAG. Praca wymaga ścisłej współpracy z Architektem AI i interesariuszami biznesowymi, a także tworzenia dokumentacji i dbania o zgodność regulacyjną.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego., konkretne przykłady projektów, nad którymi będzie pracował kandydat..
Rola Data Scientist w PKO BP Finat, skupiająca się na projektowaniu, uczeniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego, w tym rozwiązań opartych na dużych modelach językowych (LLM) i generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI). Kandydat będzie odpowiedzialny za przygotowanie danych, budowę procesów trenowania i wdrażania modeli, a także rozwój rozwiązań RAG. Praca wymaga ścisłej współpracy z Architektem AI i interesariuszami biznesowymi, a także tworzenia dokumentacji i dbania o zgodność regulacyjną.
- ✓Praca z nowoczesnymi technologiami AI (LLM, GenAI, RAG).
- ✓Możliwość pracy w środowisku regulowanym.
- ✓Możliwość pracy zdalnej.
- ✓Elastyczny czas pracy.
- ✓Opcjonalny pakiet Luxmed i MyBenefit.
- !Nie podano szczegółów dotyczących konkretnych projektów, nad którymi będzie pracował kandydat.
- !Nie sprecyzowano, jak wygląda proces wdrażania modeli w środowisku produkcyjnym.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie, uczenie i ocena modeli uczenia maszynowego.
- •Projektowanie, uczenie i ocena rozwiązań wykorzystujących duże modele językowe (LLM) i generatywną sztuczną inteligencję (GenAI).
- •Przygotowywanie i analiza danych, w tym eksploracja danych, tworzenie cech (feature engineering) i weryfikacja jakości danych.
- •Budowa, rozwój i utrzymanie procesów wspierających trenowanie, walidację, testowanie i wdrażanie modeli.
- •Udział w projektowaniu, rozwoju i ocenie rozwiązań opartych na architekturze RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- •Definiowanie i monitorowanie metryk jakości modeli.
- •Prowadzenie testów regresyjnych.
- •Współpraca z Architektem AI oraz interesariuszami biznesowymi.
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Kandydat z minimum 3-letnim doświadczeniem w Data Science/ML, znający Pythona i podstawowe biblioteki ML, z podstawową wiedzą o LLM/GenAI i RAG, oraz umiejętnością pracy z danymi.
Oferta nie jest dla osób bez doświadczenia w Data Science/ML, bez znajomości Pythona i bibliotek ML, ani dla tych, którzy nie interesują się nowymi technologiami AI/LLM/GenAI.
- ?Jakie są główne cele biznesowe, które mają być realizowane za pomocą modeli AI?
- ?Jak wygląda proces wdrażania modeli do produkcji w PKO BP Finat?
- ?Z jakimi konkretnie narzędziami MLOps zespół pracuje lub planuje pracować?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące współpracy z zespołami biznesowymi?
- ?Jakie są największe wyzwania technologiczne, z którymi zespół się mierzy?
- ?Czy istnieją jakieś konkretne projekty RAG, nad którymi zespół już pracuje?
- ?Jak wygląda proces ewaluacji i monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym?
- −Szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego.
- −Konkretne przykłady projektów, nad którymi będzie pracował kandydat.
- −Informacje o wielkości zespołu Data Science.
- −Szczegóły dotyczące narzędzi używanych do zarządzania danymi i modelami (poza ogólnym GCP/Vertex AI).
1. Wyślij swoje CV. 2. Spotkaj się z przyszłym liderem/liderką zespołu. 3. Witaj w T-Mobile :)