AI Developer

Connectis_ WARSZAWA 2026-09-11
WYMAGANE KOMPETENCJE:
  • Minimum 3 lata doświadczenia w roli AI Engineer, AI Developer lub pokrewnej, w tym co najmniej 1 rok doświadczenia przy wdrożeniach produkcyjnych.
  • Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań GenAI, modeli LLM, agentów AI oraz orkiestracji procesów opartych o AI.
  • Praktyczne doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów MLOps/LLMOps z wykorzystaniem Azure Machine Learning, MLflow, Docker, Kubernetes oraz narzędzi CI/CD.
  • Doświadczenie w pracy z modelami LLM, rozwiązaniami RAG, technikami prompt engineering oraz ewaluacją jakości generowanych odpowiedzi.
  • Doświadczenie w pracy z platformą chmurową Microsoft Azure, w szczególności usługami wspierającymi budowę rozwiązań AI i GenAI.
  • Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi z wykorzystaniem REST API, komunikacji asynchronicznej oraz platform integracyjnych.
  • Praktyczna znajomość narzędzi do zarządzania kodem źródłowym, w szczególności Git, Azure DevOps lub GitHub.
  • Wykształcenie wyższe techniczne (informatyka, matematyka, nauki ścisłe, inżynieria lub kierunki pokrewne).
  • Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2.
  • Biegłość w języku Python.


Mile widziane:

  • Rozumienie wymogów AI Governance oraz AI Act.
  • Certyfikaty Azure: Data Scientist (DP-100), AI Engineer (AI-102), AI Fundamentals (AI-900).
  • Znajomość branży ubezpieczeniowej oraz specyfiki procesów biznesowych.
Wspólnie z naszym Partnerem Biznesowym, liderem branży ubezpieczeniowej w Polsce, poszukujemy doświadczonego specjalisty do realizacji projektów jako AI Engineer. Projekt dotyczy budowy nowoczesnego ekosystemu obsługi szkód i świadczeń opartego na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow – jednego z najważniejszych programów rozwojowych w historii firmy. ,[Projektowanie, tuning i wdrażanie zaawansowanych modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning., Budowa i optymalizacja procesów MLOps/LLMOps z wykorzystaniem Azure ML, MLflow, Docker, Kubernetes oraz systemów CI/CD., Implementacja zaawansowanych rozwiązań RAG z wykorzystaniem Azure AI Search oraz praca z najnowszymi modelami LLM w Azure OpenAI., Zapewnienie zgodności rozwiązań AI z wymaganiami AI Governance i AI Act, w tym przygotowanie dokumentacji technicznej oraz monitorowanie modeli., Prezentacja wyników prac oraz wsparcie zespołów biznesowych i IT we wdrażaniu i adopcji rozwiązań AI., Integracja rozwiązań AI z nowym ekosystemem systemów obsługi szkód.] Requirements: Python, AI, LLM, Azure, RAG