Starszy/a specjalista/ka ds. uczenia maszynowego
- Wykształcenie wyższe (informatyka, matematyka, data science, AI lub kierunki pokrewne).
- Minimum 4 lata doświadczenia zawodowego na podobnym stanowisku
- Praktyczne doświadczenie w pracy z modelami językowymi LLM.
- Znajomość zagadnień trenowania, fine tune’owania oraz ewaluacji modeli LLM.
- Doświadczenie w zastosowaniach NLP (analiza tekstu, klasyfikacja, ekstrakcja informacji, generowanie treści).
- Zrozumienie ograniczeń, ryzyk i aspektów etycznych związanych z wykorzystaniem LLM.
- Bardzo dobra znajomość języka Python oraz bibliotek ML/NLP (np. transformers, PyTorch, scikit learn).
- Doświadczenie w integracji LLM z aplikacjami poprzez API oraz w budowie usług opartych o modele językowe.
- Znajomość technik prompt engineering, RAG (Retrieval Augmented Generation) oraz zarządzania kontekstem.
- Podstawowa lub praktyczna wiedza z zakresu MLOps/LLMOps (versioning modeli, monitoring, deploy).
- Umiejętność pracy z bazami danych oraz repozytoriami wiedzy (SQL, wektorowe bazy danych – mile widziane).
Mile widziane
- Doświadczenie w budowie agentów AI lub systemów opartych na modelach LLM.
- Znajomość architektury mikroserwisowej i systemów rozproszonych.
- Doświadczenie w projektach realizowanych w środowisku instytucji publicznych lub regulowanych.
- Umiejętność pracy zespołowej oraz komunikowania złożonych zagadnień technicznych w sposób zrozumiały dla interesariuszy nietechnicznych.
Poszukujemy kandydatów do pracy w Zespole Architektury i Wdrożeń Rozwiązań SI, w Centrum Nowych Technologii dla Polityk Publicznych. W związku z prowadzonymi licznymi projektami, wykorzystującymi sztuczną inteligencję w systemach teleinformatycznych, poszerzamy nasz zespół. Nasze rozwiązania oparte są głównie o przetwarzanie języka naturalnego i wizję komputerową. Tworzymy, wdrażamy, utrzymujemy i rozwijamy. Identyfikujemy również nowe obszary, w których SI byłaby pomocna.
,[Projektowanie, rozwój i wdrażanie modeli uczenia maszynowego oraz A, Analiza i przygotowanie danych (czyszczenie, transformacja, feature engineering), Dobór algorytmów i optymalizacja ich parametrów, Ocena jakości modeli oraz monitorowanie ich działania w środowisku produkcyjnym, Współpraca z zespołami biznesowymi i IT w celu identyfikacji potrzeb analitycznych, Dokumentowanie rozwiązań i wyników analiz] Requirements: Data science, AI, NLP, Python, PyTorch, API, MLOps, SQL, Microservices Additionally: Sport subscription, Private healthcare, Training budget, Dofinansowanie nauki języków, Ubezpieczenie na życie, Spotkania integracyjne, Preferencyjne pożyczki, Dodatkowe świadczenia socjalne, Dofinansowanie biletów do kina, teatru, Dofinansowanie wypoczynku, Free coffee, Bike parking, In-house trainings, No dress code, Firmowa biblioteka.