W skrócie
- Zadania: Twórz i wdrażaj innowacyjne rozwiązania AI i ML dla klientów z sektora enterprise.
- Firma: Dynamiczna firma technologiczna z międzynarodowym zasięgiem.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, możliwość pracy zdalnej oraz rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Możliwość podróży do klientów w regionie Bliskiego Wschodu i Azji Centralnej.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami AI i wpływaj na realne wyzwania biznesowe.
- Kwalifikacje: 4+ lata doświadczenia w Data Science i solidna znajomość AI/ML.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.
Poszukujemy Data Scientist / ML Engineer do projektowania, rozwijania i dostarczania rozwiązań AI i uczenia maszynowego dla klientów korporacyjnych, z głównym naciskiem na projekty w regionie Bliskiego Wschodu i Azji Centralnej. W tej roli będziesz ściśle współpracować z architektami rozwiązań, inżynierami, interesariuszami biznesowymi oraz partnerami technologicznymi w celu projektowania, budowania, walidacji i wdrażania gotowych do produkcji rozwiązań AI, które odpowiadają na złożone wyzwania biznesowe.
Będziesz intensywnie pracować z Generative AI, LLM, RAG, agentami AI oraz tradycyjnym uczeniem maszynowym, z silnym naciskiem na rozwiązania AI oparte na NVIDIA, wdrażane głównie w środowiskach lokalnych lub hybrydowych.
Obowiązki:
- Projektowanie, rozwijanie, trenowanie, ocenianie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego i AI do zastosowań korporacyjnych.
- Budowanie i optymalizacja aplikacji LLM, RAG, agentów AI, NLP oraz Generative AI.
- Przeprowadzanie eksploracji danych, wstępnego przetwarzania, inżynierii cech, eksperymentowania i oceny modeli.
- Rozwój gotowych do produkcji potoków ML, usług inferencyjnych, API oraz komponentów aplikacji AI.
- Zastosowanie inżynierii promptów, optymalizacji modeli, dostrajania i technik oceny tam, gdzie to stosowne.
- Optymalizacja obciążeń AI dla infrastruktury opartej na GPU i środowisk wdrożeniowych w przedsiębiorstwie.
- Wdrażanie i utrzymywanie praktyk MLOps, w tym wersjonowania modeli, wdrażania, monitorowania, oceny i zarządzania cyklem życia.
- Ścisła współpraca z architektami rozwiązań w celu przekształcenia projektów rozwiązań w gotowe do produkcji wdrożenia.
- Współpraca z inżynierami danych, inżynierami oprogramowania, specjalistami ds. infrastruktury oraz zespołami klientów w celu integracji rozwiązań AI z istniejącymi środowiskami korporacyjnymi.
- Monitorowanie i rozwiązywanie problemów z rozwiązaniami AI/ML w produkcji oraz ciągłe doskonalenie jakości modeli, wydajności, niezawodności i efektywności kosztowej.
- Komunikowanie wyników technicznych, ograniczeń i rekomendacji zarówno do interesariuszy technicznych, jak i nietechnicznych.
- Wkład w komponenty AI, standardy inżynieryjne, dokumentację techniczną i najlepsze praktyki.
Wymagania:
- 4+ lata doświadczenia w Data Science, uczeniu maszynowym, inżynierii AI lub pokrewnych rolach.
- Silne doświadczenie w projektowaniu i dostarczaniu rozwiązań AI/ML dla zastosowań korporacyjnych.
- Silna wiedza praktyczna z zakresu Generative AI, LLM, RAG, agentów AI, NLP oraz nowoczesnych architektur aplikacji AI.
- Doświadczenie w inżynierii promptów, ocenie modeli, dostrajaniu i rozwoju aplikacji LLM.
- Zaawansowana znajomość Pythona oraz doświadczenie z frameworkami takimi jak PyTorch, TensorFlow, Hugging Face lub podobnymi technologiami.
- Silne zrozumienie pełnego cyklu życia ML, w tym przygotowania danych, rozwoju modeli, oceny, wdrażania, monitorowania i optymalizacji.
- Doświadczenie w praktykach MLOps i produkcyjnych środowiskach ML.
- Doświadczenie w wdrażaniu obciążeń AI w środowiskach lokalnych i/lub hybrydowych, ze znajomością Azure, AWS lub Google Cloud.
- Doświadczenie w wdrażaniu opartym na kontenerach i Kubernetes.
- Umiejętność bezpośredniej pracy z klientami korporacyjnymi oraz skutecznego komunikowania złożonych koncepcji technicznych.
- Silne umiejętności analityczne, rozwiązywania problemów i komunikacji.
- Dostępność do podróży do 2–3 tygodni w miesiącu, głównie w celu wsparcia klientów i partnerów.
Preferencje:
- Doświadczenie w pracy z NVIDIA AI Enterprise, infrastrukturą GPU NVIDIA, CUDA, NIM, NeMo lub pokrewnymi technologiami AI NVIDIA.
- Doświadczenie w optymalizacji i wdrażaniu obciążeń inferencyjnych LLM na infrastrukturze GPU.
- Doświadczenie w środowiskach przedsiębiorstw opartych na Kubernetes i/lub VMware.
- Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z platformami takimi jak Snowflake, Databricks, Splunk, ServiceNow, IBM watsonx lub technologiami Cisco.
- Udokumentowane doświadczenie w skutecznym dostarczaniu rozwiązań AI w jednym lub więcej krajach na Bliskim Wschodzie lub w Azji Centralnej.
- Doświadczenie w dostarczaniu rozwiązań dla wysoko regulowanych środowisk.
- Doświadczenie w pracy nad projektami AI z partnerami technologicznymi i OEM.
Równe szanse: SoftServe jest pracodawcą oferującym równe szanse. Kwalifikowani kandydaci będą brani pod uwagę bez względu na rasę, kolor skóry, pochodzenie, etniczność, narodowość, religię, płeć, orientację seksualną, tożsamość lub ekspresję płciową, wiek, obywatelstwo, niepełnosprawność, stan zdrowia, status małżeński lub rodzinny, status weterana lub jakąkolwiek inną cechę chronioną przez obowiązujące prawo.
Lead Machine Learning Engineer in Warsaw – pracodawca: SoftServe
Nasza firma to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w dynamicznym środowisku publicznym. Pracując jako Lead Backend Engineer, będziesz częścią zespołu, który kładzie duży nacisk na innowacje i współpracę, a także korzysta z najnowszych technologii w obszarze Java i PHP. Oferujemy elastyczne godziny pracy, wsparcie w dalszym kształceniu oraz przyjazną atmosferę, która sprzyja wymianie wiedzy i doświadczeń w międzynarodowym zespole.
