Senior AI Engineer – Financial Services and MLOps
ITDS
To rola w firmie konsultingowej (ITDS) dla klienta z sektora bankowego. Będziesz projektować, rozwijać i wdrażać modele AI/ML do produkcji, zajmując się m.in. przetwarzaniem dokumentów, wykrywaniem fraudów i analityką predykcyjną. Praca jest hybrydowa w Warszawie. Mimo tytułu 'Senior AI Engineer', nacisk kładziony jest na MLOps i deployment modeli, a nie tylko na rozwój algorytmów.
Brakuje: nie podano ilości dni w biurze w trybie hybrydowym, brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe itp.).
To rola w firmie konsultingowej (ITDS) dla klienta z sektora bankowego. Będziesz projektować, rozwijać i wdrażać modele AI/ML do produkcji, zajmując się m.in. przetwarzaniem dokumentów, wykrywaniem fraudów i analityką predykcyjną. Praca jest hybrydowa w Warszawie. Mimo tytułu 'Senior AI Engineer', nacisk kładziony jest na MLOps i deployment modeli, a nie tylko na rozwój algorytmów.
- ✓Nowoczesny stack: LLM, NLP, MLOps, chmura
- ✓Ciekawa domena finansowa z realnymi zastosowaniami AI
- ✓Możliwość pracy nad innowacyjnymi projektami (fraud detection, inteligentne przetwarzanie dokumentów)
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- !Nie podano, czy dyżury on-call są wymagane
- !Klient nie jest wymieniony z nazwy – może to oznaczać outsourcing bez wpływu na wybór projektu
- !Hybryda – brak konkretów ile dni w biurze
- •Projektowanie i implementacja modeli ML w Pythonie z użyciem TensorFlow lub PyTorch
- •Wdrażanie modeli do produkcji w środowisku chmurowym (AWS/Azure/GCP)
- •Monitorowanie wydajności modeli i ciągłe doskonalenie
- •Konfiguracja i utrzymanie pipeline'ów MLOps (np. MLflow, Kubeflow)
- •Przetwarzanie dużych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych finansowych z użyciem SQL
- •Współpraca z DevOps przy optymalizacji deploymentu i skalowania
- •Kontakt z analitykami biznesowymi w celu tłumaczenia wymagań na rozwiązania AI
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier ML z 4 latami praktyki, znający już produkcję, chmury i MLOps, ale bez doświadczenia stricte bankowego – to może być atutem, ale nie wymogiem.
Juniorzy bez 4 lat doświadczenia, osoby szukające pracy w pełni zdalnej (hybryda w Warszawie) oraz specjaliści niechętni do pracy w regulowanym środowisku finansowym.
- ?Ile osób liczy zespół AI/ML, w którym będę pracować?
- ?Czy klient jest znany z nazwy? Jeśli tak, jaki to bank?
- ?Jak wygląda rotacja projektów – czy przypisanie do klienta jest długoterminowe?
- ?Czy w ramach roli przewidziane są dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne po godzinach?
- ?Jakie konkretne narzędzia MLOps są używane w projekcie (MLflow, Kubeflow, coś jeszcze)?
- ?Jaki jest zakres odpowiedzialności za compliance – czy będę samodzielnie przygotowywać dokumentację regulacyjną?
- −Nie podano ilości dni w biurze w trybie hybrydowym
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe itp.)
- −Brak informacji o beneficie pozapłacowych (np. budżet szkoleniowy, opieka medyczna)
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Large Language Models.