Minimum 3 lata doświadczenia w Data Science / AI, w tym co najmniej 1 rok wdrożeń produkcyjnych

Bardzo dobra znajomość Python (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow) oraz SQL

Praktyczne doświadczenie w MLOps: Azure ML, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD

Doświadczenie w pracy z NLP / OCR oraz danymi niestrukturyzowanymi

Znajomość chmur Azure oraz GCP

Rozumienie zagadnień AI Governance, AI Act, compliance modeli

Wykształcenie wyższe techniczne (Informatyka, Matematyka, Inżynieria, Nauki Ścisłe lub pokrewne)

Umiejętność analitycznego i ustrukturyzowanego rozwiązywania problemów

Proaktywność i odpowiedzialność za temat od koncepcji do produkcji

Projektowanie, tuning i wdrażanie modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI w oparciu o Azure AI Foundry i Azure Machine Learning

Budowa i utrzymanie pipeline’ów MLOps / LLMOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD)

Integracja rozwiązań AI z ekosystemem ponad 30 systemów w architekturze hybrydowej

Implementacja rozwiązań RAG (Azure AI Search) oraz praca z modelami LLM w Azure OpenAI

Praca z danymi niestrukturyzowanymi (NLP, OCR, dokumenty)

Zapewnienie zgodności z AI Act: dokumentacja modeli, monitoring, obsługa incydentów

Ścisła współpraca z zespołami biznesowymi

Tworzenie materiałów szkoleniowych i prezentowanie efektów pracy interesariuszom

Kontrakt B2B z możliwością długoterminowej współpracy

Praca hybrydowa: 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie

Prywatna opieka medyczna (Luxmed)

Karta Multisport

Projekty w nowoczesnym środowisku IT dla dużej, międzynarodowej firmy ubezpieczeniowej