Must have:

Minimum 4,5 roku doświadczenia w roli Data Scientist
Znajomość podstaw teoretycznych deep learningu
Doświadczenie w obszarze Machine Learning, szczególnie Generative AI (LLM/LMM), NLP lub modeli multimodalnych
Doświadczenie w zbieraniu wymagań biznesowych i przekładaniu ich na rozwiązania techniczne (w tym: przetwarzanie danych, feature engineering, ewaluacja modeli, testowanie hipotez, wdrażanie modeli)
Bardzo dobra znajomość Pythona oraz programowania obiektowego, znajomość SQL i baz wektorowych
Doświadczenie w pracy z chmurą (Azure lub GCP)
Znajomość bibliotek i narzędzi: NumPy, PyTorch, Hugging Face, LangChain, LangGraph oraz API GenAI (np. OpenAI, Gemini)
Praktyczne doświadczenie w pracy z MCP (projektowanie lub obsługa serwerów/klientów dla agentów LLM)
Poziom języka angielskiego na poziomie min. B2

Nice to have:

Projektowanie i rozwój kompleksowych aplikacji GenAI (np. chatboty, voiceboty, systemy Talk-to-Data), obejmujących przetwarzanie danych, warstwę wyszukiwania (retrieval), orkiestrację, backend/API oraz proste interfejsy użytkownika
Tworzenie i optymalizacja pipeline’ów RAG z wykorzystaniem baz wektorowych, wyszukiwania hybrydowego, rerankerów oraz mechanizmów ewaluacji jakości
Dobór modeli, projektowanie promptów oraz fine-tuning (LoRA, QLoRA, SFT) dla modeli tekstowych, kodowych i multimodalnych
Integracja i optymalizacja współpracy modeli LLM z narzędziami, API i źródłami danych (w tym z wykorzystaniem MCP)
Przekładanie potrzeb biznesowych na rozwiązania techniczne, definiowanie metryk sukcesu oraz ocena dostępności i jakości danych
Wsparcie realizacji projektów oraz udział w działaniach pre-sales

Mid Data Scientist (Generative AI)