Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

AI Field Data Engineer

SeniorhybridWrocław, PL →1нед назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
Machine LearningGenerative AIMLOpsCloudawsazurecloudgcphuggingfacelangchainmlflowmlops
Условия
Опыт
от 4 лет
Практики
MLOps
Образование
Высшее образование
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

At Capgemini Engineering, the world leader in engineering services, we bring together a global team of engineers, scientists, and architects to help the world’s most innovative companies unleash their potential. From autonomous cars to life-saving robots, our digital and software technology experts think outside the box as they provide unique R&D and engineering services across all industries. Join us for a career full of opportunities.

Where you can make a difference. Where no two days are the same. Your role As an AI Field Data Engineer at Capgemini Engineering, you will sit at the intersection of cutting-edge AI innovation and real-world business impact.

Embedded directly with our most strategic customers, you will translate complex, ambiguous challenges into production-grade AI systems that deliver measurable outcomes. This is a role for someone who thrives at the frontier — building first-of-their-kind AI applications. Your tasks Designing end-to-end AI solutions by transforming ambiguous business problems into scalable, production-ready technical architectures — bridging the gap between customer needs and technical feasibility Building production GenAI applications , including multi-agentic solutions leveraging technologies such as Agent Bricks, Genie, LangChain, DSPy and HuggingFace, with a strong focus on evaluation and optimisation Delivering and managing ML models in production using M

Lflow and MLOps best practices across cloud platforms including AWS, Azure or GCP,

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs