Forward-Deployed AI Engineer for Enterprise Impact in Warsaw

Forward-Deployed AI Engineer for Enterprise Impact in Warsaw

Warsaw Pełny etat 135000 - 165000 zł / rok (szac.) Stacjonarnie
S

W skrócie

  • Zadania: Twórz rozwiązania AI dla klientów biznesowych i współpracuj z zespołami produktowymi.
  • Firma: Snowflake - innowacyjna firma technologiczna z kulturą współpracy.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, benefity zdrowotne, praca zdalna i rozwój zawodowy.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z doskonałymi możliwościami rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami AI i wpływaj na sukces klientów.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w inżynierii AI i umiejętności współpracy w zespole.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.

Snowflake is hiring a Forward Deployed Engineer, Applied AI, to build AI-driven solutions for enterprise customers.

You’ll work across product, engineering, and customer success, deploying production-grade AI systems using Snowflake AI Platform and Cortex.

You will design robust ML pipelines, validate data, and ensure reliable production performance while collaborating closely with data science teams and customers to maximize impact.

#J-18808-Ljbffr

Forward-Deployed AI Engineer for Enterprise Impact in Warsaw – pracodawca: Snowflake

Snowflake to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w dynamicznym środowisku technologicznym. Nasza kultura pracy opiera się na innowacyjności i współpracy, co pozwala pracownikom na realizację ambitnych projektów w obszarze AI i ML. Dodatkowo, praca w naszym zespole w lokalizacji sprzyjającej kreatywności i wymianie pomysłów sprawia, że każdy dzień przynosi nowe wyzwania i satysfakcję z osiągnięć.

S

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Snowflake

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Forward-Deployed AI Engineer for Enterprise Impact in Warsaw

Budowanie rozwiązań opartych na AI
Wdrażanie systemów AI w produkcji
Projektowanie potoków ML
Walidacja danych
Zarządzanie wydajnością produkcji
Współpraca z zespołami data science
Komunikacja z klientami