WymaganiaMinimum 3 lata doświadczenia w Data Science / AI, w tym co najmniej 1 rok wdrożeń produkcyjnychBardzo dobra znajomość Python (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow) oraz SQLPraktyczne doświadczenie w MLOps: Azure ML, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CDDoświadczenie w pracy z NLP / OCR oraz danymi niestrukturyzowanymiZnajomość chmur Azure oraz GCPRozumienie zagadnień AI Governance, AI Act, compliance modeliWykształcenie wyższe techniczne (Informatyka, Matematyka, Inżynieria, Nauki Ścisłe lub pokrewne)Umiejętność analitycznego i ustrukturyzowanego rozwiązywania problemówProaktywność i odpowiedzialność za temat od koncepcji do produkcjiMile widziane:Doświadczenie z Azure AI Foundry / Azure AI Search / Power PlatformCertyfikaty DP-100, AI-102, AI-900Znajomość branży ubezpieczeniowejDoświadczenie z integracjami (Kafka, ESB)Praca z Git i w metodykach Agile / ScrumWiedza z zakresu data lake, danych niestrukturyzowanych oraz bezpieczeństwa danychObowiązkiProjektowanie, tuning i wdrażanie modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI w oparciu o Azure AI Foundry i Azure Machine LearningBudowa i utrzymanie pipeline’ów MLOps / LLMOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD)Integracja rozwiązań AI z ekosystemem ponad 30 systemów w architekturze hybrydowejImplementacja rozwiązań RAG (Azure AI Search) oraz praca z modelami LLM w Azure OpenAIPraca z danymi niestrukturyzowanymi (NLP, OCR, dokumenty)Zapewnienie zgodności z AI Act: dokumentacja modeli, monitoring, obsługa incydentówŚcisła współpraca z zespołami biznesowymiTworzenie materiałów szkoleniowych i prezentowanie efektów pracy interesariuszomOferujemyKontrakt B2B z możliwością długoterminowej współpracyPraca hybrydowa: 1 dzień w tygodniu w biurze w WarszawiePrywatna opieka medyczna (Luxmed)Karta MultisportProjekty w nowoczesnym środowisku IT dla dużej, międzynarodowej firmy ubezpieczeniowej