Programista AI
Ness Solution
Rola Senior AI Engineera/Developera dla klienta z branży ubezpieczeniowej, skupiająca się na tworzeniu i wdrażaniu produkcyjnych rozwiązań AI/ML i GenAI. Kandydat będzie pracował z najnowszymi technologiami, takimi jak Azure AI Foundry, LLM, MLOps, budując rozwiązania end-to-end w złożonej architekturze obejmującej wiele systemów.
Brakuje: dokładna liczba dni pracy zdalnej/hybrydowej., szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego..
Rola Senior AI Engineera/Developera dla klienta z branży ubezpieczeniowej, skupiająca się na tworzeniu i wdrażaniu produkcyjnych rozwiązań AI/ML i GenAI. Kandydat będzie pracował z najnowszymi technologiami, takimi jak Azure AI Foundry, LLM, MLOps, budując rozwiązania end-to-end w złożonej architekturze obejmującej wiele systemów.
- ✓Możliwość pracy z najnowszym ekosystemem Azure AI i GenAI.
- ✓Wpływ na architekturę i kierunek rozwoju rozwiązań.
- ✓Stabilny projekt w dużej organizacji z realnym budżetem na rozwój AI.
- ✓Możliwość pracy z rozwiązaniami na dużą skalę w złożonej architekturze.
- −Choć podano widełki, są one podane jako netto+VAT/miesiąc, co może być niejasne dla niektórych kandydatów.
- −Duży nacisk na Azure, co może być ograniczeniem dla osób preferujących inne ekosystemy chmurowe.
- !Model pracy hybrydowej – nie sprecyzowano liczby dni w biurze.
- !Wymagane doświadczenie z GCP, ale główny nacisk kładziony jest na Azure.
- !Mile widziane certyfikaty Azure, co może sugerować, że są one oczekiwane w dłuższej perspektywie.
- •Projektowanie, trenowanie, optymalizacja i wdrażanie modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning
- •Budowanie i rozwijanie środowisk MLOps/LLMOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD)
- •Integracja rozwiązań AI z rozbudowanym ekosystemem systemów w architekturze hybrydowej
- •Implementacja rozwiązań RAG (Retrieval-Augmented Generation) z użyciem Azure AI Search i modeli LLM w Azure OpenAI
- •Projektowanie procesów zapewniających zgodność z AI Governance i AI Act (dokumentacja, monitoring, zarządzanie incydentami)
- •Współpraca z zespołami biznesowymi i technologicznymi, prezentacja rozwiązań i wsparcie rozwoju kompetencji AI
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z minimum 3 latami doświadczenia w Data Science/AI, w tym rokiem wdrożeń produkcyjnych. Posiada dobrą znajomość Pythona, SQL, podstaw MLOps (np. Docker, CI/CD), NLP/OCR oraz doświadczenie z chmurą Azure. Rozumie podstawy AI Governance i potrafi komunikować się z biznesem.
Rola wymaga znaczącego doświadczenia w produkcyjnych wdrożeniach AI/ML i GenAI. Osoby bez doświadczenia w Pythonie, SQL, MLOps, pracy z chmurą Azure/GCP lub bez zrozumienia AI Governance mogą nie być odpowiednie. Juniorzy i osoby skupiające się wyłącznie na prototypowaniu nie będą pasować.
- ?Jak wygląda typowy dzień pracy Senior AI Engineera w tym projekcie?
- ?Jakie są konkretne przykłady rozwiązań GenAI, nad którymi zespół pracuje lub będzie pracował?
- ?Jak wygląda proces wdrażania modeli AI do produkcji i jakie są mechanizmy rollbacku?
- ?Jakie są plany dotyczące rozwoju kompetencji AI w organizacji i czy przewidziane są dedykowane budżety szkoleniowe?
- ?Jak wygląda współpraca z zespołami biznesowymi – czy są to dedykowane osoby, czy też osoby z innych działów?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne związane z integracją rozwiązań AI z istniejącymi systemami?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące pracy z danymi niestrukturyzowanymi w kontekście NLP/OCR?
- −Dokładna liczba dni pracy zdalnej/hybrydowej.
- −Szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego.
- −Informacje o konkretnych narzędziach do monitorowania i zarządzania incydentami w kontekście AI Governance.
- −Informacje o budżecie szkoleniowym lub możliwościach rozwoju.
Współpraca z dojrzałymi zespołami biznesowymi i technologicznymi.