Twój zakres obowiązków

Tworzenie, rozwój i wdrażanie rozwiązań AI/ML oraz GenAI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning.
Rozwijanie i optymalizacja procesów MLOps/LLMOps, w tym pracy z MLflow, Dockerem, Kubernetesem/AKS oraz CI/CD.
Budowa rozwiązań opartych o LLM i RAG, z wykorzystaniem Azure AI Search i Azure OpenAI.
Integracja rozwiązań AI z systemami biznesowymi i aplikacjami obsługującymi procesy szkodowe.
Wspieranie zgodności rozwiązań z wymaganiami AI Governance i AI Act, w tym dokumentacja techniczna i monitoring modeli.
Współpraca z zespołami biznesowymi i IT przy wdrażaniu, rozwoju i adopcji rozwiązań AI.

Nasze wymagania

Min. 3 lata doświadczenia jako AI Engineer / AI Developer lub w podobnej roli, w tym min. 1 rok przy wdrożeniach produkcyjnych.
Bardzo dobra znajomość Pythona oraz doświadczenie z GenAI, LLM, RAG, Agentic AI, Prompt Engineeringiem i ewaluacją jakości modeli.
Praktyczna znajomość Microsoft Azure, w szczególności Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure AI Search oraz Azure OpenAI.
Doświadczenie z MLOps / LLMOps: Azure ML Pipelines, MLflow, Docker, Kubernetes/AKS, Terraform oraz CI/CD dla modeli AI.
Znajomość Git, GitHub, GitHub Actions, Azure DevOps, a także Branching Strategy i Release Management.
Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi poprzez REST API, OpenAPI/Swagger, komunikację asynchroniczną / event-driven oraz integracje międzyplatformowe.
Znajomość Vector Search, Embedding Models, dokumentowych baz wiedzy dla RAG, Model Monitoring i Model Registry.
Znajomość architektury rozwiązań AI, w tym mikroserwisów, architektury chmurowej Azure, systemów rozproszonych i wysokodostępnych usług AI.