W skrócie
- Zadania: Twórz aplikacje GenAI, takie jak chatboty i systemy Talk-to-Data.
- Firma: Lingaro, lider w dziedzinie AI z zespołem ekspertów.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczne godziny pracy i możliwości rozwoju zawodowego.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami i wpływaj na innowacyjne projekty.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w ML, Generative AI oraz umiejętności programowania w Pythonie.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.
Poszukujemy Data Scientist do zespołu Lingaro DS&AI Competency Center, aby pomóc naszym klientom w dostarczaniu wartości poprzez budowanie kompleksowych rozwiązań Talk-To-Data (TTD) zasilanych modelami LLM i GenAI. Zespół Lingaro AI koncentruje się na nowatorskich aspektach Generative AI i LLM z szerokim zakresem zastosowań, takich jak: RAG, podsumowywanie, wieloagentowe przepływy pracy oraz dostrajanie modeli.
Nasza głęboka, doktorancka wiedza w zakresie GenAI, NLP i wizji komputerowej sprawia, że jesteśmy świetnym zespołem do dołączenia, jeśli chcesz stawić czoła nowym wyzwaniom. Szukamy długoterminowego zaangażowania w obszarze GenAI i pokrewnych aspektów.
Zadania:
- Budowanie kompleksowych aplikacji GenAI, takich jak chatboty, voiceboty, systemy Talk-to-Data, gdzie będziesz pomagać w budowie: pobierania danych, warstwy wyszukiwania, orkiestracji (np. LangChain/LlamaIndex/LangGraph), API/backendu oraz prostego UI tam, gdzie to potrzebne.
- Projektowanie i wdrażanie pipeline'ów RAG z bazami danych wektorowych, hybrydowym wyszukiwaniem, rerankerami, transformacją zapytań oraz ramami oceny dla trafności i solidności.
- Wybór modeli, strategie podpowiadania oraz dostrajanie (LoRA/QLoRA/SFT) dla modeli tekstowych, kodu i multimodalnych, w tym zabezpieczenia, ocena wyników i testy A/B.
- Projektowanie, integracja i optymalizacja interakcji LLM z zewnętrznymi narzędziami, API i źródłami danych w ustandaryzowany i skalowalny sposób przy użyciu złączy Model Context Protocol (MCP).
- Zrozumienie biznesowe i tłumaczenie problemów na cele techniczne poprzez definiowanie metryk sukcesu, audyt wykonalności danych oraz dostosowywanie oczekiwań interesariuszy.
- Wsparcie w realizacji projektów.
- Wsparcie działań i inicjatyw przed-sprzedażowych.
Czego szukamy:
- Znajomość teorii różnych koncepcji uczenia głębokiego.
- Doświadczenie w uczeniu maszynowym (ML), szczególnie w Generative AI (LLM/LMM) z naciskiem na przetwarzanie języka naturalnego (NLP) lub modele multimodalne.
- Doświadczenie w zbieraniu wymagań biznesowych, przekształcaniu ich w plan techniczny, przetwarzaniu danych, inżynierii cech, ocenie modeli, testowaniu hipotez i wdrażaniu modeli.
- Biegłość w Pythonie i programowaniu obiektowym, znajomość SQL i baz danych wektorowych.
- Silny stos technologiczny w chmurze Azure lub GCP.
- Znajomość konkretnych bibliotek Deep Learning i GenAI, takich jak: PyTorch, HuggingFace, LangChain, LangGraph oraz API GenAI, np. OpenAI/Gemini.
- Praktyczne doświadczenie w projektowaniu lub obsłudze serwerów/klientów MCP dla agentów LLM.
Co Cię wyróżni:
- Doświadczenie w pracy z Databricks będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie komercyjne potwierdzone wieloma udanymi projektami w Generative AI, przetwarzaniu języka naturalnego lub wizji komputerowej będzie dużym plusem.
- Ogólne: Doświadczenie w architekturach mikroserwisowych.
- Doświadczenie z repozytoriami kodu i asystentami kodu.
- Silna znajomość biznesowa.
- Umiejętność wymyślania kreatywnych rozwiązań w celu rozwiązania problemu klienta.
- Umiejętność prowadzenia młodszych członków zespołu projektowego.
Data Scientist (Generative AI) in Katowice – pracodawca: Lingaro
Jako pracodawca, oferujemy wyjątkowe możliwości rozwoju w dynamicznym środowisku, które ceni różnorodność i inkluzyjność. Nasza kultura pracy opiera się na wzajemnym szacunku i współpracy, co sprzyja nie tylko osobistemu, ale i zawodowemu rozwojowi naszych pracowników. Pracując z nami, będziesz miał okazję uczestniczyć w innowacyjnych projektach w obszarze GCP, a także korzystać z elastycznych form zatrudnienia, które umożliwiają równowagę między życiem zawodowym a prywatnym.
