Senior AI Architekt (k/m/x)

GE Aerospace Poland sp. z o.o. operates in the aerospace industry, designing aircraft engines and developing advanced technologies such as engine component cooling. The Warsaw campus creates statistical models and software applications for aviation. The company supports employee development through mentoring and various employee initiatives, offering a flexible work model to balance professional and private life.

• Wykształcenie wyższe w zakresie Informatyki, Data Science, Sztucznej Inteligencji, Inżynierii, Matematyki, Statystyki lub pokrewnego kierunku.
• Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w środowiskach produkcyjnych na dużą skalę.
• Doświadczenie w pracy na wielu etapach cyklu życia AI – od pomysłu po wdrożenie produkcyjne.
• Doświadczenie w obszarze generatywnego AI.
• Znajomość architektury aplikacji opartych na LLM.
• Doświadczenie z systemami multi agentowymi.
• Umiejętność projektowania promptów i orkiestracji LLM.
• Doświadczenie z chmurowymi ekosystemami AI/ML, takimi jak Azure, AWS lub GCP.
• Doświadczenie z integracjami opartymi na API oraz produkcyjnymi systemami AI.
• Zrozumienie zasad architektury rozwiązań, w tym skalowalności, odporności, modularności i bezpieczeństwa.

• Definiowanie kompleksowej architektury rozwiązań AI i generatywnego AI, obejmującej klasyczne ML, NLP, multimodalne AI oraz systemy agentowe.
• Projektowanie skalowalnej i bezpiecznej architektury dla aplikacji opartych na LLM, rozwiązań Retrieval-Augmented Generation (RAG), systemów agentowych i multi agentowych, rozwiązań multimodalnych, takich jak image to text, analiza wideo i speech to text.
• Tłumaczenie wymagań biznesowych na techniczne projekty rozwiązań, blueprinty architektoniczne oraz plany wdrożeniowe.
• Dbanie o zgodność rozwiązań AI z architekturą korporacyjną, wymaganiami cyberbezpieczeństwa, data governance i regulacji.
• Prowadzenie prac nad rozwiązaniami AI w całym cyklu życia: rozpoznanie potrzeb, zbieranie wymagań, eksperymentowanie, prototypowanie, testowanie, wdrożenie i wsparcie produkcyjne.
• Współpraca z zespołami interdyscyplinarnymi w celu produkcyjnego wdrażania rozwiązań AI i przekształcania prototypów w skalowalne produkty korporacyjne.
• Wsparcie planowania projektów, szacowania, priorytetyzacji oraz zarządzania ryzykiem technicznym.
• Zapewnianie przywództwa technicznego dla interdyscyplinarnych zespołów, w tym inżynierów ML, inżynierów danych, analityków i inżynierów oprogramowania.
• Mentoring członków zespołu oraz rozwijanie kompetencji organizacji w obszarze architektury AI, generatywnego AI, MLOps i odpowiedzialnego użycia AI.
• Współpraca z liderami biznesowymi i funkcyjnymi w celu identyfikacji możliwości zastosowania AI oraz definiowania wartościowych rozwiązań.
• Prezentowanie koncepcji technicznych i propozycji rozwiązań kluczowym interesariuszom w sposób zrozumiały z perspektywy biznesu.
• Utrzymywanie aktualnej wiedzy o nowych technologiach AI i ocena ich przydatności w kontekście potrzeb biznesowych.