Data Scientist: ML & GenAI for Production AI in Kraków

Data Scientist: ML & GenAI for Production AI in Kraków

Kraków Pełny etat 82800 - 101200 zł / rok (szac.) Stacjonarnie
P

W skrócie

  • Zadania: Pracuj nad rozwiązaniami AI i ML, przekształcając problemy biznesowe w innowacyjne modele.
  • Firma: Philip Morris International - globalny lider w dziedzinie danych i analityki.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, możliwości rozwoju zawodowego i praca w dynamicznym zespole.
  • Pozostałe informacje: Praca w Krakowie, idealna dla osób szukających wyzwań w innowacyjnym środowisku.
  • Dlaczego ta praca: Zyskaj doświadczenie w nowoczesnych technologiach AI i wpływaj na przyszłość branży.
  • Kwalifikacje: Umiejętności w zakresie statystyki, ML oraz chęć do nauki nowych technologii.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 82800 - 101200 zł za rok.

Philip Morris International in Kraków is seeking a Data Scientist to turn business problems into statistical and AI solutions within our Global Data & Analytics Hub.

You will work in one of two complementary tracks building solid foundations in the shared core.

Track A focuses on classical ML to develop and deploy models; Track B covers AI/Gen AI engineering with LLMs and RAG systems.

Relocation support isn't available for this job.

#J-18808-Ljbffr

Data Scientist: ML & GenAI for Production AI in Kraków – pracodawca: Philip Morris International

PMI to doskonały pracodawca, który oferuje płatny staż w międzynarodowym środowisku, gdzie możesz rozwijać swoje umiejętności analityczne i zdobywać doświadczenie w pracy z danymi. Nasza kultura opiera się na innowacyjności, różnorodności i etyce, a także zapewniamy dostęp do szkoleń oraz możliwość codziennego używania języka angielskiego. Dołącz do nas, aby wspólnie tworzyć przyszłość bezdymną!

P

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Philip Morris International

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Data Scientist: ML & GenAI for Production AI in Kraków

Statistical Analysis
Machine Learning (ML)
AI Engineering
Large Language Models (LLMs)
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Model Development
Model Deployment