W skrócie
- Zadania: Twórz i wdrażaj systemy AI/ML, które rozwiązują realne problemy biznesowe.
- Firma: Dynamiczna firma technologiczna z innowacyjną kulturą pracy.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, opieka zdrowotna, praca zdalna i rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Możliwości rozwoju kariery w międzynarodowym środowisku.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami i wprowadzaj realne zmiany w projektach.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w programowaniu i budowaniu modeli ML.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.
Poszukujemy inżyniera AI/ML, który zaprojektuje, zbuduje i wdroży systemy uczenia maszynowego oraz inteligentne rozwiązania agentowe, które rozwiązują rzeczywiste problemy biznesowe. Rola ta koncentruje się na agentowym AI - budowaniu systemów opartych na LLM, które potrafią rozumować, planować i autonomicznie podejmować działania w różnych platformach i ekosystemach AI - połączonym z klasycznym inżynierią ML w pełnym cyklu życia, od pipeline'ów danych i rozwoju modeli po wdrożenie produkcyjne.
Kluczowe obowiązki
- Projektowanie i budowanie agentowych przepływów pracy, które wykorzystują LLM do planowania, rozumowania i wykonywania wieloetapowych zadań autonomicznie.
- Budowanie i wdrażanie rozwiązań agentowych w różnych platformach i ekosystemach AI (np. Azure AI Foundry, Google Cloud Vertex AI / Gemini, Anthropic Claude), wybierając odpowiednią platformę i narzędzia dla danego przypadku użycia.
- Rozwój integracji narzędzi i wywołań funkcji, łącząc agentów z API, bazami danych i systemami wewnętrznymi.
- Implementacja wzorców orkiestracji (np. planner-executor, współpraca wielu agentów, pętle rozumowania w stylu ReAct) dla automatyzacji złożonych zadań.
- Budowanie pipeline'ów generacji wzbogaconej o wyszukiwanie (RAG), aby ugruntować wyniki agentów w danych własnych lub w czasie rzeczywistym.
- Ustanawianie zabezpieczeń, zestawów oceniających i monitorowania dla niezawodności agentów, bezpieczeństwa i wskaźników sukcesu zadań.
- Prototypowanie i szybkie iteracje zachowań agentów przy użyciu frameworków takich jak LangGraph, LlamaIndex, CrewAI lub niestandardowe warstwy orkiestracji.
- Projektowanie agentowych przepływów pracy, które konsumują strukturalne wyniki z modeli percepcyjnych/detekcyjnych (np. systemy wizji komputerowej) w celu wyzwolenia działań downstream, takich jak alerty, zadania korygujące lub automatyczne raporty.
- Projektowanie, trenowanie, dostrajanie i ocenianie modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do zastosowań produkcyjnych, w tym modeli wizji komputerowej / detekcji obiektów do rozpoznawania i klasyfikacji obrazów.
- Budowanie i utrzymywanie skalowalnych pipeline'ów danych do treningu, walidacji i wnioskowania.
- Implementacja najlepszych praktyk MLOps: CI/CD dla modeli, wersjonowanie, monitorowanie i automatyczne ponowne trenowanie.
- Optymalizacja wydajności modeli, latencji i kosztów w zakresie obciążeń treningowych i wnioskowania, w tym dla scenariuszy wdrożeń na urządzeniach lub brzegowych/mobilnych.
- Projektowanie pipeline'ów do porównywania stanów wykrytych przez model z zestawem danych źródłowych i oznaczanie rozbieżności, przekazując wyniki do automatyzacji downstream.
- Nieustanne doskonalenie dokładności modeli przy użyciu informacji zwrotnych z pola/produkcji, oznakowanych pipeline'ów danych i pętli aktywnego uczenia.
- Współpraca z zespołami produktowymi i projektowymi w celu przekształcenia wymagań biznesowych w funkcje zasilane AI.
- Integracja modeli ML i agentów w aplikacjach produkcyjnych za pomocą solidnych, dobrze przetestowanych API.
- Pisanie czystego, łatwego do utrzymania, dobrze udokumentowanego kodu i wkład w narzędzia/wewnętrzne biblioteki.
- Przeprowadzanie testów A/B oraz ocen offline/online w celu pomiaru wpływu modeli i agentów.
- Ścisła współpraca z architektem platformy AI w celu zapewnienia, że rozwiązania są zgodne z ogólną architekturą AI, standardami technicznymi i długoterminową strategią platformy.
- Bezpośrednia współpraca z interesariuszami biznesowymi w celu zrozumienia potrzeb operacyjnych, zdefiniowania wskaźników sukcesu i zapewnienia, że dostarczone rozwiązania przynoszą wymierną wartość biznesową.
- Współpraca z inżynierami danych, menedżerami produktów i ekspertami dziedzinowymi w celu zdefiniowania wskaźników sukcesu.
- Jasna komunikacja technicznych kompromisów i wyników zarówno dla interesariuszy technicznych, jak i nietechnicznych.
- Śledzenie nowości w badaniach nad ML, LLM i architekturami agentowymi oraz ocena ich zastosowania.
Wymagane kwalifikacje
- Dyplom licencjata lub magistra w dziedzinie informatyki, uczenia maszynowego lub pokrewnej (lub równoważne doświadczenie).
- 5+ lat doświadczenia w budowaniu i wdrażaniu modeli ML w produkcji.
- Silne umiejętności programowania w Pythonie; znajomość frameworków ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn).
- Doświadczenie w budowaniu i wdrażaniu agentów na co najmniej jednej dużej platformie AI (np. Azure AI Foundry, Google Vertex AI / Gemini, Anthropic Claude), z silnym zainteresowaniem pracą w różnych.
- Znajomość API LLM i inżynierii promptów w różnych dostawcach (OpenAI, Anthropic, Google).
- Znajomość baz danych wektorowych i architektur RAG (np. Pinecone, Weaviate, Chroma).
- Doświadczenie w modelach wizji komputerowej lub rozpoznawania obrazów w środowisku produkcyjnym.
- Solidne zrozumienie podstaw inżynierii oprogramowania: kontrola wersji, testowanie, projektowanie API.
- Doświadczenie z platformami chmurowymi (AWS, GCP lub Azure).
Preferowane kwalifikacje
- Doświadczenie w budowaniu agentów na Azure AI Foundry (Agent Service) i/lub Google Vertex AI Agent Builder.
- Znajomość przenośności agentów międzyplatformowych - dostosowywanie tej samej logiki/toolingu agenta w różnych dostawcach modeli i warstwach orkiestracji.
- Doświadczenie z frameworkami orkiestracji wielu agentów (LangGraph, AutoGen, CrewAI).
- Doświadczenie w projektowaniu systemów agentowych, które łączą wyniki percepcyjne (wizja/detekcja) z warstwami rozumowania/działania.
- Tło w uczeniu przez wzmocnienie lub dostrajaniu LLM (LoRA, RLHF).
- Doświadczenie z konteneryzacją i orkiestracją (Docker, Kubernetes).
- Wkład w projekty open-source ML/AI.
- Znajomość ram oceny dla wyników LLM/agentów.
- Doświadczenie w optymalizacji modeli do wdrożeń na urządzeniach lub brzegowych (np. aplikacje mobilne/tabletowe).
Co oferujemy?
- Umowa o pracę.
- Roczny bonus.
- Prywatna opieka medyczna.
- Platforma cafeteria/Multisport.
- Subwencjonowane przez firmę lekcje angielskiego.
- Ubezpieczenie grupowe.
- Dwa dodatkowe dni wolne (Wielki Piątek, piątek po Bożym Ciele) - z możliwością wymiany na inne święta.
- Program Bonusów za Polecenie Pracownika.
- Atrakcyjne zniżki na produkty i usługi w naszych stacjach.
- Plan zakupu akcji pracowniczych.
- Program Pomocy Pracownikom (Lyra).
- Nowoczesne i wygodne biuro, które możesz odwiedzić wirtualnie.
- Szkolenia i możliwość rozwoju umiejętności w szerokim międzynarodowym środowisku.
Pracując z nami, możesz być pewien, że nie będziesz oceniany na podstawie rasy, pochodzenia narodowego, płci, orientacji seksualnej, niepełnosprawności, wieku ani innego statusu prawnie chronionego. Przeciwnie - wierzymy, że nasza różnorodna i inkluzywna kultura pomaga nam stworzyć niesamowitą atmosferę, w której każdy czuje się mile widziany.
Senior AI/ML Engineer in Warsaw – pracodawca: Alimentation Couche-Tard
Circle K w Jeleniej Górze to doskonały pracodawca, który oferuje stabilne zatrudnienie oraz atrakcyjny system premiowy. Nasza kultura pracy opiera się na elastyczności i wsparciu dla rozwoju kariery, co sprawia, że każdy pracownik ma szansę na awans i rozwój umiejętności w przyjaznym środowisku. Dodatkowo, bogaty pakiet socjalny oraz szkolenia wdrożeniowe zapewniają komfort i pewność w wykonywaniu codziennych obowiązków.
Dane kontaktowe:
Zespół rekrutacyjny Alimentation Couche-Tard