Opis stanowiska Ścisła współpraca z zespołami z różnych obszarów organizacji w celu wspierania strategii biznesowej za pomocą zaawansowanych technik pozwalających uwolnić potencjał danych. Projektowanie, wdrażanie i optymalizacja modeli uczenia maszynowego oraz integracja ich z istniejącymi systemami. Tworzenie rozwiązań opartych o LLM: analiza dużych zbiorów danych tekstowych i przygotowanie ich do wykorzystania w dużych modelach językowych; fine-tuning istniejących modeli w celu dostosowania ich do specyficznych potrzeb.
Rozwój wewnętrznego feature store oraz bazy wektorowej. Zarządzanie cyklem życia modeli ML na wszystkich etapach ich rozwoju i rozwój wewnętrznego ekosystemu MLOps/LLMOps. Monitorowanie wydajności algorytmów zarówno pod kątem metryk jakości jak i generowanej wartości biznesowej.
Wymagania Wykształcenie kierunkowe, obejmujące wiedzę z obszaru AI/ML (Matematyka, Statystyka, Informatyka i inne pokrewne). Doświadczenie w obszarze inżynierii AI/ML w środowisku zarządzanym w zwinnych metodologiach. Praktyczne doświadczenie w projektowaniu, wdrażaniu i utrzymywaniu rozwiązań AI/ML we wszystkich fazach ich rozwoju.
Praktyczna znajomość algorytmów uczenia maszynowego (uczenie nadzorowane/nienadzorowane, głębokie sieci neuronowe, regresja, klasyfikacja, segmentacja, NLP itp.) Doświadczenie w pracy z bazami wektorowymi, modelami LLM, ich fine-tuningiem, optymalizacją i kontrolą wersji. Praktyczna znajomość języka Python oraz bibliotek wykorzystywanych w AI/ML (pandas,