Starszy specjalista inżynieryjno-techniczny K/M w Zespole AI Strategy Lab

INSTYTUT BADAWCZY IDEAS WARSZAWA 2026-08-19
  • Ukończone studia wyższe z informatyki, fizyki lub pokrewnej ścisłej dziedziny
  • Doświadczenie w uczeniu maszynowym / deep learningu, szczególnie z użyciem biblioteki PyTorch
  • Doświadczenie przemysłowe lub badawcze z modelami Reinforcement Learning
  • Bardzo dobra znajomość języka Python oraz praktyczne doświadczenie w tworzeniu kodu produkcyjnego lub badawczo-rozwojowego
  • Doświadczenie w pracy z systemem Linux oraz narzędziami konteneryzacji, w szczególności Docker
  • Umiejętność projektowania i uruchamiania pipeline’ów ML: przygotowanie danych, trening, walidacja, testowanie, raportowanie metryk i wersjonowanie eksperymentów
  • Samodzielność techniczna, umiejętność analizy problemu i proponowania rozwiązań na styku badań, prototypowania i wdrożenia

Mile widziane

  • PhD
  • Publikacje naukowe w dziedzinie RL/AI
  • Znajomość MARL (multi-agent RL)
  • Doświadczenie z symulacjami fizycznymi lub geometrią obliczeniową w 3D
  • Doświadczenie w pracy nad hardwarem: integracja rozwiązań ML ze sprzętem

Instytut Badawczy IDEAS to wiodący polski ośrodek badawczo-rozwojowy specjalizujący się w sztucznej inteligencji

Jego misją jest wspieranie rozwoju nowoczesnych technologii w Polsce

Instytut powstał z inicjatywy Ministerstwa Cyfryzacji oraz Ministerstwa Obrony Narodowej

Ambicją Instytutu Badawczego IDEAS jest stworzenie największej w kraju przestrzeni sprzyjającej prowadzeniu innowacyjnych badań oraz kształceniu nowego pokolenia naukowców ukierunkowanych na praktyczne zastosowanie opracowanych algorytmów i ich komercjalizację w przemyśle, finansach, medycynie oraz innych gałęziach gospodarki.

Najwyższy poziom merytoryczny realizowanych projektów zapewnia współpraca z ekspertami o światowym autorytecie.

Zastrzegamy sobie możliwość kontaktu z wybranymi Kandydatkami/tami.

Benefity

  • dofinansowanie zajęć sportowych
  • prywatna opieka medyczna
  • dofinansowanie szkoleń i kursów
  • elastyczny czas pracy
  • spotkania integracyjne
  • brak dress code’u
  • kawa / herbata
  • dofinansowanie wypoczynku
,[Projektowanie, trenowanie i ewaluacja modeli RL dla środowisk multi-agentowych, Rozwój architektur sieci neuronowych dopasowanych do specyfiki obserwacji w środowisku, Tworzenie własnych środowisk symulacyjnych, Integracja modeli RL z systemami produkcyjnymi i API, Optymalizacja modeli pod urządzenia brzegowe, Dokumentowanie eksperymentów, wyników i decyzji projektowych] Requirements: CIS, Deep learning, Python, Linux, PhD Additionally: Sport subscription, Training budget, Private healthcare, Small teams, Free coffee, Bike parking, Free beverages, Free snacks, Mobile phone, Modern office, No dress code.