AI Data Scientist
TAURON NOWA ENERGIA
To rola dla seniora w centrum innowacji energetycznego giganta (TAURON). Łączy projektowanie architektury danych, budowanie modeli ML/AI (predykcyjnych, klasyfikacyjnych, rekomendacyjnych, GenAI/LLM) i wdrażanie ich do produktów – od koncepcji, przez eksperymenty, po skalowanie produkcyjne. Praca na styku biznesu, architektury danych i AI w środowisku chmurowym (GCP/Azure). Wymaga zarówno myślenia architektonicznego, jak i praktycznego budowania modeli.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury, brak konkretów dotyczących narzędzi mlops (czy coś już istnieje?).
To rola dla seniora w centrum innowacji energetycznego giganta (TAURON). Łączy projektowanie architektury danych, budowanie modeli ML/AI (predykcyjnych, klasyfikacyjnych, rekomendacyjnych, GenAI/LLM) i wdrażanie ich do produktów – od koncepcji, przez eksperymenty, po skalowanie produkcyjne. Praca na styku biznesu, architektury danych i AI w środowisku chmurowym (GCP/Azure). Wymaga zarówno myślenia architektonicznego, jak i praktycznego budowania modeli.
- ✓Rola w innowacyjnym centrum R&D dużego koncernu – realny wpływ na produkty AI
- ✓Przestrzeń do eksperymentowania i budowania nowych rozwiązań od podstaw
- ✓Odpowiedzialność za standardy danych i AI – autonomia techniczna
- !Nieokreślona liczba dni pracy hybrydowej – warto doprecyzować
- !Praca w 'centrum innowacji' – może oznaczać mniejszą stabilność projektów
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie docelowych koncepcji i architektur danych dla produktów AI w Centrum Badawczo-Rozwojowym IT
- •Tworzenie, trenowanie i walidacja modeli predykcyjnych, klasyfikacyjnych i rekomendacyjnych
- •Budowa rozwiązań opartych na GenAI, LLM, RAG, embeddingach i agentach AI
- •Identyfikacja źródeł danych, ocena ich jakości i użyteczności dla produktów cyfrowych
- •Przygotowywanie danych do modelowania: czyszczenie, transformacja, budowa cech i struktur danych
- •Definiowanie założeń eksperymentów, PoC, MVP i rozwiązań skalowanych produkcyjnie
- •Współpraca z architektami, AI developerami, analitykami i Product Ownerami
- •Ustalanie standardów jakości danych, monitorowania modeli i odpowiedzialnej AI
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid Data Scientist z co najmniej 3 latami doświadczenia, który potrafi samodzielnie budować modele, zna podstawy architektury danych i chmur, oraz ma chęć rozwoju w kierunku AI.
Juniorzy bez udokumentowanego doświadczenia w data science ani znajomości chmury. Osoby, które nie chcą angażować się w architekturę danych i wolą tylko modelowanie.
- ?Ile osób liczy zespół Centrum Innowacji i jak jest podzielony (data science, architekci, developerzy)?
- ?Ile dni w tygodniu/miesiącu trzeba być w biurze we Wrocławiu?
- ?Jaki jest typowy horyzont projektu – od PoC do produkcji?
- ?Czy w zespole są już inne osoby z podobnym profilem, czy to pierwsza taka rola?
- ?Jakie są główne źródła danych – wewnętrzne systemy TAURON, zewnętrzne API?
- ?Czy jest budżet na szkolenia/konferencje i dostęp do cloud credits?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury
- −Brak konkretów dotyczących narzędzi MLOps (czy coś już istnieje?)
- −Nie wiadomo ile czasu zajmuje przejście od eksperymentu do produkcji
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
Innowacyjne środowisko w dużej korporacji, nastawione na eksperymenty i współpracę interdyscyplinarną. Kładzie nacisk na solidne fundamenty danych i odpowiedzialną AI.