Technical Project Manager AI/LLM, WARSZAWA

• Minimum 4–5 lat doświadczenia na stanowisku Technical Project Managera, Scrum Mastera lub Product Ownera.
• Praktyczne doświadczenie w zarządzaniu projektami prowadzonymi w metodykach Agile/Scrum.
• Doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań opartych o LLM oraz modele przetwarzania mowy (np. Whisper).
• Znajomość zagadnień związanych z Retrieval-Augmented Generation (RAG), wektorowymi bazami danych, prompt engineeringiem, fine-tuningiem modeli.
• Doświadczenie we współpracy z zespołami AI/ML, DevOps oraz Security.
• Znajomość środowisk kontenerowych Docker oraz Kubernetes lub OpenShift.
• Umiejętność skutecznego zarządzania interesariuszami oraz komunikacji z zespołami technicznymi i biznesowymi.
• Dobra znajomość języka angielskiego.

Mile widziane

• Doświadczenie z vLLM, Ollama lub Triton Inference Server.
• Znajomość infrastruktury GPU oraz wdrażania modeli AI.
• Doświadczenie z chmurami publicznymi (AWS, Azure lub GCP).
• Znajomość rozwiązań SaaS/PaaS oraz systemów billingowych.
• Doświadczenie w integracji z systemami finansowo-księgowymi.
• Znajomość przepisów RODO oraz AI Act.

Projekt obejmuje pełny cykl życia rozwiązania – od projektowania architektury, przez implementację i integrację modeli AI, aż po wdrożenie produkcyjne oraz utrzymanie.

W jego zakresie znajdują się m.in. usługi tłumaczeń, transkrypcji, wyszukiwania semantycznego oraz wdrożenie systemu rozliczania wykorzystania zasobów GPU i tokenów (cross-charging).

Na tym stanowisku będziesz współpracować z zespołami AI/ML, DevOps, Security oraz interesariuszami biznesowymi, odpowiadając za skuteczną realizację projektu.

,[Zarządzanie projektami wdrożeniowymi AI w metodykach Agile/Scrum., Planowanie, koordynacja oraz nadzór nad realizacją projektu w całym jego cyklu życia., Współpraca z zespołami AI/ML, DevOps, Security oraz Software Development., Zarządzanie harmonogramem, budżetem, ryzykami oraz komunikacją z interesariuszami., Koordynacja wdrożeń rozwiązań opartych o LLM oraz technologie przetwarzania mowy., Wsparcie projektowania architektury rozwiązań wykorzystujących RAG oraz modele językowe., Koordynacja integracji z systemami biznesowymi i finansowo-księgowymi., Nadzór nad wdrożeniem produkcyjnym oraz fazą utrzymania rozwiązania., Dbanie o zgodność projektu z wymaganiami bezpieczeństwa, RODO oraz AI Act.] Requirements: Docker, Kubernetes, OpenShift, LLM