Senior AI Governance & Responsible AI Engineer in Wrocław

Senior AI Governance & Responsible AI Engineer in Wrocław

Wrocław Pełny etat 63000 - 77000 zł / rok (szac.) Stacjonarnie
C

W skrócie

  • Zadania: Wdrażaj zasady odpowiedzialnego AI w modelach operacyjnych ML.
  • Firma: Capgemini Invent - innowacyjna firma technologiczna we Wrocławiu.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczne godziny pracy i możliwości rozwoju zawodowego.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z doskonałymi możliwościami rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj nad skalowalnymi ekosystemami AI i wpływaj na przyszłość technologii.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w AI oraz umiejętności współpracy w zespole.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 63000 - 77000 zł za rok.

Capgemini Invent in Wroclaw is seeking a Senior AI Governance Engineer to embed Responsible AI principles and regulatory requirements into ML operating models.

You will collaborate with data scientists, engineers, and governance teams to build scalable AI ecosystems and ensure traceability, logging, and model risk management.

The role focuses on governance controls, bias/robustness testing, evidence automation, and production monitoring aligned with EU AI Act.

#J-18808-Ljbffr

Senior AI Governance & Responsible AI Engineer in Wrocław – pracodawca: Capgemini

Capgemini Poland to doskonały pracodawca, który oferuje elastyczne warunki pracy w modelu hybrydowym oraz konkurencyjny pakiet benefitów. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i innowacyjności, co sprzyja rozwojowi zawodowemu pracowników, a także umożliwia zdobywanie cennych doświadczeń w międzynarodowym środowisku. Dołączając do nas, stajesz się częścią zespołu, który dąży do doskonałości w zarządzaniu łańcuchem dostaw, korzystając z nowoczesnych narzędzi i technologii.

C

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Capgemini

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Senior AI Governance & Responsible AI Engineer in Wrocław

Zasady Odpowiedzialnego AI
Wymagania regulacyjne
Modelowanie operacyjne ML
Współpraca z zespołami data science
Zarządzanie ryzykiem modeli
Testowanie odporności i uprzedzeń
Automatyzacja dowodów