ML and Automation Leader/Manager (m/f/n)

Dla jednego z naszych klientów poszukujemy osoby na stanowisko ML and Automation Leader/Manager (m/f/n).

• Min. 5 lat doświadczenia w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań z zakresu Machine Learning, zaawansowanej analityki i automatyzacji procesów.
• Doświadczenie w deploymentach ML/AI w co najmniej jednej chmurze publicznej.
• Znajomość nowoczesnych frameworków ML i narzędzi analitycznych.
• Praktyczna wiedza z zakresu MLOps oraz cyklu życia modeli ML.
• Zrozumienie zasad Responsible AI, etyki danych i governance.
• Bardzo dobre umiejętności analityczne, komunikacyjne i prezentacyjne.
• Doświadczenie w pracy projektowej w środowisku agile i zespołach cross funkcyjnych.
• Wykształcenie wyższe (preferowane techniczne); mile widziane studia podyplomowe lub certyfikaty AI/ML.
• Doświadczenie w projektowaniu architektur AI lub Agentic AI – duży atut.
• Angielski B2/C1.

• Prowadzenie projektów Machine Learning i automatyzacji procesów od etapu koncepcji po wdrożenie produkcyjne.
• Współpraca z klientami w identyfikacji obszarów o wysokim potencjale transformacji z wykorzystaniem ML, AI i automatyzacji.
• Projektowanie i wdrażanie modeli ML z wykorzystaniem nowoczesnych frameworków i narzędzi analitycznych.
• Dostarczanie rozwiązań w środowiskach chmurowych (Azure, AWS, inne) z uwzględnieniem skalowalności i niezawodności.
• Stosowanie praktyk MLOps (monitoring modeli, retraining, deployment, governance).
• Zapewnienie zgodności rozwiązań z zasadami Responsible AI, etyki danych oraz ochrony prywatności.
• Jasne komunikowanie wyników analiz i rekomendacji interesariuszom biznesowym i technicznym.
• Zarządzanie, mentoring i rozwój zespołów inżynierów ML oraz specjalistów automatyzacji.
• Zapewnienie wysokiej jakości produktów projektowych oraz terminowej realizacji założeń.

Rola Managerska – dodatkowe oczekiwania:

• Współtworzenie strategii rozwoju kompetencji ML & Automation w ramach zespołu Data & AI.
• Budowanie i rozwój repozytorium reusable assets, akceleratorów i wzorców architektonicznych.
• Wkład merytoryczny w oferty, propozycje i presales, w tym definiowanie architektury i estymacje.
• Śledzenie trendów rynkowych i technologicznych (ML, GenAI, Agentic AI, automatyzacja).
• Dzielenie się wiedzą – thought leadership wewnętrzny i zewnętrzny.