Senior GenAI & RAG Data Scientist in Warsaw

Senior GenAI & RAG Data Scientist in Warsaw

Warsaw Pełny etat 123750 - 151250 zł / rok (szac.) Hybrydowo
A

W skrócie

  • Zadania: Projektuj i wdrażaj rozwiązania AI oparte na danych w branży life sciences.
  • Firma: Astek Polska - innowacyjna firma technologiczna w Warszawie.
  • Benefity: Elastyczne godziny pracy, możliwość pracy hybrydowej oraz rozwój zawodowy.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami AI i wpływaj na przyszłość życia.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w data science oraz umiejętności w ML i integracji LLM.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 123750 - 151250 zł za rok.

Astek Polska seeks a Senior Data Scientist specializing in Gen AI and Retrieval-Augmented Generation to support a life sciences client in Warsaw.

You will design and implement data-driven AI solutions, focusing on production-ready ML, embeddings, and LLM integration.

You’ll work with cross-functional teams, explore Lang Chain-based workflows, and evaluate model performance, with a view toward scalable, reliable deployments.

Hybrid work may be offered depending on project needs.

#J-18808-Ljbffr

Senior GenAI & RAG Data Scientist in Warsaw – pracodawca: Astek (Poland)

Astek Polska to doskonały pracodawca, który oferuje dynamiczne środowisko pracy w Krakowie, sprzyjające innowacjom i rozwojowi zawodowemu. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i wsparciu, co pozwala naszym pracownikom na ciągłe doskonalenie swoich umiejętności w obszarze bezpieczeństwa funkcjonalnego. Oferujemy atrakcyjne benefity oraz możliwość pracy nad nowoczesnymi rozwiązaniami dla pojazdów hybrydowych i elektrycznych, co czyni naszą ofertę wyjątkową na rynku.

A

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Astek (Poland)

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Senior GenAI & RAG Data Scientist in Warsaw

Data Science
GenAI
Retrieval-Augmented Generation
Machine Learning
Embeddings
LLM Integration
LangChain