ML & GenAI Solutions Scientist

Nasze wymagania

• minimum 2 lata komercyjnego doświadczenia w obszarze Data Science lub Machine Learning
• praktyczne doświadczenie w projektowaniu, trenowaniu, optymalizacji oraz ewaluacji modeli uczenia maszynowego
• bardzo dobrą znajomość Pythona, eksploracyjnej analizy danych (EDA) oraz inżynierii cech (Feature Engineering)
• doświadczenie w pracy z narzędziami do analizy danych, relacyjnymi bazami danych oraz technologiami przetwarzania rozproszonego (np. Apache Spark)
• doświadczenie z monitorowaniem modeli i metryk oraz znajomość narzędzi takich jak Grafana lub Prometheus
• znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2

Mile widziane

• praktyczna znajomość architektur RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• znajomość metodyk Agile oraz AI Development Lifecycle (AIDLC)
• doświadczenie w projektach związanych z systemami lojalnościowymi

Twój zakres obowiązków

• analiza wymagań biznesowych oraz projektowanie modeli uczenia maszynowego odpowiadających na potrzeby produktu
• rozwój, optymalizacja i ewaluacja modeli ML oraz wsparcie zespołu w projektowaniu nowych rozwiązań analitycznych
• przygotowywanie dokumentacji technicznej i badawczej dla tworzonych modeli oraz rozwiązań AI
• udział w projektowaniu rozwiązań wykorzystujących Generative AI, architektury RAG oraz systemów agentowych opartych o LLM (Agentic AI
• współpraca przy projektowaniu rozwiązań przetwarzania danych oraz aplikacji działających w środowiskach chmurowych
• współpraca z zespołem R&D przy migracji i rozwoju nowej architektury systemowej oraz wdrażaniu innowacyjnych rozwiązań AI

O projekcie

Tak organizujemy naszą pracę

Tak pracujemy nad projektem

• dokumentacja
• narzędzia do trackowania zadań
• środowiska testowe

To oferujemy

• prywatna opieka medyczna w Allianz - dostęp do specjalistów i badań diagnostycznych dla Ciebie i Twoich najbliższych
• system kafeteryjny - możesz wybrać pełne dofinansowanie do karty Multisport czy przeznaczyć środki na kulturę, wypoczynek lub sport i zakupy
• możliwość pracy w modelu hybrydowym po okresie wdrożenia (2 dni pracy zdalnej, 3 dni pracy z biura)
• możliwość korzystania z zaawansowanych narzędzi AI i Google Workspace
• współpraca z różnymi zespołami kompetencyjnymi, która pozwoli Ci na poznanie nowych technologii i poszerzenie wiedzy w obszarze IT
• profesjonalny rozwój zawodowy, realny wpływ na podejmowane decyzje biznesowe

Benefity

• elastyczny czas pracy
• spotkania integracyjne
• brak dress code’u
• kawa / herbata
• parking dla pracowników
• program rekomendacji pracowników
• inicjatywy dobroczynne