Starszy Specjalista ds. Inżynierii ML/AI (K\M)

Nasze wymagania

• Wykształcenie wyższe (informatyka, matematyka, data science, AI lub kierunki pokrewne).
• Min. 3–4 lata doświadczenia w komercyjnym programowaniu w Pythonie (backend / inżynieria danych / ML).
• Bardzo dobra znajomość Pythona, standardów czystego kodu, testowania, budowania i integracji API (np. FastAPI), oraz bibliotek ML/NLP (np. transformers, PyTorch, scikit learn)
• Doświadczenie w budowaniu produkcyjnych rozwiązań opartych o LLM (zarówno modele open-source uruchamiane lokalnie/na serwerze, jak i API).
• Praktyczna znajomość technik RAG, zarządzania kontekstem, embeddingów oraz integracji z bazami danych (SQL / bazy wektorowe).
• Doświadczenie w testowaniu i mierzeniu jakości odpowiedzi modeli (unikanie halucynacji, metryki jakości).

Mile widziane

• Doświadczenie w dostrajaniu modeli (fine-tuning, LoRA/QLoRA, przygotowywanie zbiorów danych treningowych).
• Wiedza z zakresu MLOps/LLMOps (monitoring latency/kosztów, wersjonowanie, konteneryzacja).
• Doświadczenie w budowie agentów AI lub zaawansowanych potoków decyzyjnych.
• Doświadczenie w pracy w środowiskach regulowanych lub instytucjach publicznych.

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie, implementacja i produkcyjne wdrażanie rozwiązań opartych o modele uczenia maszynowego oraz LLM (zarówno modele open-source, jak i komercyjne API).
• Rozwijanie i utrzymywanie usług backendowych oraz API (Python) integrujących moduły AI/NLP z istniejącymi i nowymi aplikacjami.
• Budowa i optymalizacja potoków RAG (Retrieval-Augmented Generation), zarządzanie kontekstem, dobór i ewaluacja modeli oraz fine-tuning pod specyficzne zadania biznesowe.
• Przygotowanie, czyszczenie i przetwarzanie danych tekstowych/strukturyzowanych oraz praca z relacyjnymi i wektorowymi bazami danych.
• Dbanie o wydajność, bezpieczeństwo, testowalność i skalowalność tworzonego oprogramowania (clean code, code review, refaktoryzacja).
• Monitorowanie jakości odpowiedzi modeli, ich opóźnień (latency) i kosztów w środowisku produkcyjnym.
• Udział w analizie wymagań, projektowaniu architektury technicznej oraz dzielenie się wiedzą i wsparcie zespołu w obszarze dobrych praktyk ML/Software Engineering.

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