Developer AI (50998)

Informacje o projekcie:

• Branża: Ubezpieczenia
• Umowa: B2B
• Stawka: do indywidualnych ustaleń
• Lokalizacja: hybryda - 3 x w tygodniu Warszawa

Wprowadzenie i podsumowanie:

Poszukiwany specjalista na stanowisko Developer AI, który będzie odpowiedzialny za tworzenie i wdrażanie rozwiązań AI w branży ubezpieczeniowej. Kandydat musi mieć minimum 3-letnie doświadczenie w zakresie Data Science oraz zaawansowane umiejętności w programowaniu, szczególnie w Pythonie i SQL. Wymagana jest również biegłość w obszarze MLOps oraz znajomość reguł dotyczących AI Governance.

Główne obowiązki:

będą obejmować projektowanie i implementację nowoczesnych modeli AI oraz MLOps w ekosystemie systemów informatycznych.

• Projektowanie, tuning i wdrażanie zaawansowanych modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning.
• Budowa i optymalizacja pipeline'ów MLOps/LLMOps przy użyciu MLflow, Docker, Kubernetes oraz systemów CI/CD.
• Integracja rozwiązań AI z ekosystemem systemów.
• Implementacja zaawansowanych rozwiązań RAG oraz praca z najnowszymi modelami LLM.
• Zapewnienie pełnej zgodności z regulacjami AI Act poprzez dokumentację modeli.
• Aktywna współpraca z zespołami biznesowymi i IT, tworzenie materiałów szkoleniowych oraz prezentacja wyników.

Wymagania:

• Minimum 3 lata doświadczenia w Data Science / AI z co najmniej 1 rokiem wdrożeń produkcyjnych.
• Biegłość w Pythonie (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) oraz SQL.
• Praktyczne doświadczenie w MLOps (Azure ML, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD).
• Znajomość technik NLP/OCR i pracy z danymi niestrukturyzowanymi.
• Doświadczenie z platformami chmurowymi Azure i GCP.
• Rozumienie wymogów AI Governance, AI Act.

Wymagania nice to have:

• Doświadczenie z Azure AI Foundry, Azure AI Search, Power Platform.
• Certyfikaty Azure: Data Scientist (DP-100), AI Engineer (AI-102), AI Fundamentals (AI-900).
• Znajomość branży ubezpieczeniowej oraz specyfiki procesów biznesowych.
• Doświadczenie z narzędziami integracyjnymi (Kafka, ESB).
• Praktyka w obsłudze Git oraz metodologii Agile/Scrum.