Senior AI Developer [M/F]

Celem projektu jest zaprojektowanie, rozwój i wdrożenie skalowalnych oraz bezpiecznych rozwiązań AI/ML i GenAI wspierających nowy system obsługi szkód oraz ekosystem aplikacji szkodowych.

Projekt obejmuje budowę produkcyjnych rozwiązań wykorzystujących m.in. LLM, RAG i AI Agents, ich integrację z istniejącymi systemami biznesowymi oraz stworzenie standardów i procesów MLOps/LLMOps zapewniających jakość, monitorowanie, bezpieczeństwo i efektywne zarządzanie cyklem życia modeli i aplikacji AI.

Istotnym elementem projektu jest również zapewnienie zgodności rozwijanych rozwiązań z obowiązującymi wymaganiami w zakresie AI Governance, bezpieczeństwa i AI Act, a także stworzenie podstaw do skalowania wykorzystania AI w procesach obsługi szkód.

• Minimum 3 lata doświadczenia na stanowisku AI Engineer, AI Developer, Machine Learning Engineer lub na podobnym stanowisku, w tym minimum 1 rok doświadczenia w produkcyjnych wdrożeniach rozwiązań AI/ML.
• Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań wykorzystujących GenAI, LLM, RAG oraz AI Agents.
• Doświadczenie w projektowaniu i implementacji orkiestracji procesów opartych na AI.
• Bardzo dobra znajomość języka Python.
• Praktyczne doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów MLOps/LLMOps.
• Doświadczenie w pracy z Azure Machine Learning, MLflow, Docker, Kubernetes oraz narzędziami CI/CD.
• Praktyczna znajomość platformy Microsoft Azure, w szczególności usług wspierających budowę i wdrażanie rozwiązań AI/ML i GenAI.
• Doświadczenie w pracy z Azure AI Foundry, Azure OpenAI oraz Azure AI Search.
• Doświadczenie w projektowaniu i implementacji rozwiązań RAG, w tym pracy z bazami wektorowymi / wyszukiwaniem semantycznym.
• Znajomość prompt engineering oraz metod ewaluacji jakości odpowiedzi generowanych przez modele LLM.
• Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi z wykorzystaniem REST API, komunikacji asynchronicznej oraz platform integracyjnych.
• Praktyczna znajomość narzędzi do zarządzania kodem źródłowym, w szczególności Git, Azure DevOps lub GitHub.