Starszy/a specjalista/ka ds. uczenia maszynowego

Nasze wymagania

• Wykształcenie wyższe (informatyka, matematyka, data science, AI lub kierunki pokrewne).
• Minimum 4 lata doświadczenia zawodowego na podobnym stanowisku
• Praktyczne doświadczenie w pracy z modelami językowymi LLM.
• Znajomość zagadnień trenowania, fine tune’owania oraz ewaluacji modeli LLM.
• Doświadczenie w zastosowaniach NLP (analiza tekstu, klasyfikacja, ekstrakcja informacji, generowanie treści).
• Zrozumienie ograniczeń, ryzyk i aspektów etycznych związanych z wykorzystaniem LLM.
• Bardzo dobra znajomość języka Python oraz bibliotek ML/NLP (np. transformers, PyTorch, scikit learn).
• Doświadczenie w integracji LLM z aplikacjami poprzez API oraz w budowie usług opartych o modele językowe.
• Znajomość technik prompt engineering, RAG (Retrieval Augmented Generation) oraz zarządzania kontekstem.
• Podstawowa lub praktyczna wiedza z zakresu MLOps/LLMOps (versioning modeli, monitoring, deploy).
• Umiejętność pracy z bazami danych oraz repozytoriami wiedzy (SQL, wektorowe bazy danych – mile widziane).

Mile widziane

• Doświadczenie w budowie agentów AI lub systemów opartych na modelach LLM.
• Znajomość architektury mikroserwisowej i systemów rozproszonych.
• Doświadczenie w projektach realizowanych w środowisku instytucji publicznych lub regulowanych.
• Umiejętność pracy zespołowej oraz komunikowania złożonych zagadnień technicznych w sposób zrozumiały dla interesariuszy nietechnicznych.

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli uczenia maszynowego oraz A
• Analiza i przygotowanie danych (czyszczenie, transformacja, feature engineering)
• Dobór algorytmów i optymalizacja ich parametrów
• Ocena jakości modeli oraz monitorowanie ich działania w środowisku produkcyjnym
• Współpraca z zespołami biznesowymi i IT w celu identyfikacji potrzeb analitycznych
• Dokumentowanie rozwiązań i wyników analiz

Benefity

• dofinansowanie zajęć sportowych
• prywatna opieka medyczna
• dofinansowanie nauki języków
• dofinansowanie szkoleń i kursów
• ubezpieczenie na życie
• elastyczny czas pracy
• owoce
• spotkania integracyjne
• preferencyjne pożyczki
• firmowa biblioteka
• brak dress code’u
• kawa / herbata
• dodatkowe świadczenia socjalne
• dofinansowanie biletów do kina, teatru
• dofinansowanie wypoczynku

NASK