Senior AI Developer

• Minimum 3 lata doświadczenia na stanowisku AI Engineer, AI Developer, Machine Learning Engineer lub na podobnym stanowisku, w tym minimum 1 rok doświadczenia w produkcyjnych wdrożeniach rozwiązań AI/ML.
• Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań wykorzystujących GenAI, LLM, RAG oraz AI Agents.
• Doświadczenie w projektowaniu i implementacji orkiestracji procesów opartych na AI.
• Bardzo dobra znajomość języka Python.
• Praktyczne doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów MLOps/LLMOps.
• Doświadczenie w pracy z Azure Machine Learning, MLflow, Docker, Kubernetes oraz narzędziami CI/CD.
• Praktyczna znajomość platformy Microsoft Azure, w szczególności usług wspierających budowę i wdrażanie rozwiązań AI/ML i GenAI.
• Doświadczenie w pracy z Azure AI Foundry, Azure OpenAI oraz Azure AI Search.
• Doświadczenie w projektowaniu i implementacji rozwiązań RAG, w tym pracy z bazami wektorowymi / wyszukiwaniem semantycznym.
• Znajomość prompt engineering oraz metod ewaluacji jakości odpowiedzi generowanych przez modele LLM.
• 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.

Celem projektu jest zaprojektowanie, rozwój i wdrożenie skalowalnych oraz bezpiecznych rozwiązań AI/ML i GenAI wspierających nowy system obsługi szkód oraz ekosystem aplikacji szkodowych.

Projekt obejmuje budowę produkcyjnych rozwiązań wykorzystujących m.in. LLM, RAG i AI Agents, ich integrację z istniejącymi systemami biznesowymi oraz stworzenie standardów i procesów MLOps/LLMOps zapewniających jakość, monitorowanie, bezpieczeństwo i efektywne zarządzanie cyklem życia modeli i aplikacji AI.

Istotnym elementem projektu jest również zapewnienie zgodności rozwijanych rozwiązań z obowiązującymi wymaganiami w zakresie AI Governance, bezpieczeństwa i AI Act, a także stworzenie podstaw do skalowania wykorzystania AI w procesach obsługi szkód.

,[Projektowanie, rozwój, tuning i wdrażanie zaawansowanych rozwiązań AI/ML oraz GenAI z wykorzystaniem platformy Microsoft Azure, w szczególności Azure AI Foundry, Azure Machine Learning i Azure OpenAI., Projektowanie i implementacja rozwiązań wykorzystujących modele LLM, RAG oraz AI Agents, w tym orkiestrację procesów opartych na AI., Projektowanie, rozwój i optymalizacja procesów MLOps/LLMOps, obejmujących m.in. trenowanie, wersjonowanie, wdrażanie, monitorowanie i ewaluację modeli oraz rozwiązań GenAI., Budowa i utrzymanie pipeline'ów wykorzystujących Azure Machine Learning, MLflow, Docker, Kubernetes oraz narzędzia CI/CD., Projektowanie i implementacja mechanizmów ewaluacji jakości, monitorowania i optymalizacji modeli oraz aplikacji wykorzystujących LLM., Integracja rozwiązań AI z nowym ekosystemem systemów obsługi szkód oraz pozostałymi systemami biznesowymi organizacji., Projektowanie i implementacja integracji z wykorzystaniem REST API, komunikacji asynchronicznej oraz platform integracyjnych., Współudział w projektowaniu architektury rozwiązań AI oraz definiowaniu standardów technicznych dotyczących ich budowy, wdrażania i utrzymania.] Requirements: Python, GenAI, LLM, Azure