Młodszy Specjalista/tka ds. Uczenia Maszynowego

Poznańskie Centrum Superkomputerowo‑Sieciowe (PCSS), afiliowane przy Instytucie Chemii Bioorganicznej PAN, jest jednym z kluczowych ośrodków badawczo‑rozwojowych IT w Polsce. Operator ogólnopolskiej sieci optycznej PIONIER oraz zaawansowanej infrastruktury obliczeniowej (HPC, GPU). Dział Sieci Nowych Generacji rozwija nowoczesne usługi w technologii sieciowej i systemach obliczeń chmurowych na brzegu sieci, realizując projekty badawczo-rozwojowe dla przemysłu i UE.

• Minimum 1 rok doświadczenia w pracy z uczeniem maszynowym, w tym projekty akademickie, staże lub udział w projektach open-source
• Bardzo dobra znajomość Python i zasad programowania obiektowego (OOP)
• Znajomość bibliotek do analizy danych: NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn
• Umiejętność szybkiego prototypowania, np. w Jupyter Notebook
• Praktyczna znajomość PyTorch do budowy i trenowania sieci neuronowych
• Znajomość procesu trenowania modeli, w tym dobór metryk, cross-validation i ewaluacja wyników
• Podstawowa znajomość SQL
• Sprawna obsługa Git oraz podstawowa znajomość Linux
• Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2 do czytania dokumentacji technicznej i komunikacji zespołowej

Nice to have:

• Doświadczenie z narzędziami MLOps: Weights&Biases, MLflow, Optuna, Docker

• Udział w projektowaniu, implementacji i rozwijaniu modeli uczenia maszynowego dla projektów badawczo-rozwojowych
• Przygotowywanie danych do trenowania modeli oraz udział w budowie pipeline’ów przetwarzania danych
• Implementacja, trenowanie oraz ewaluacja modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem bibliotek Python, w szczególności PyTorch i Scikit-learn
• Tworzenie prototypów rozwiązań AI oraz ich rozwijanie do postaci gotowej do wykorzystania
• Współpraca z doświadczonymi specjalistami przy analizie wyników, optymalizacji modeli i rozwiązywaniu problemów technicznych
• Rozwój oprogramowania według najlepszych praktyk oraz korzystanie z systemu kontroli wersji Git
• Dokumentowanie opracowanych rozwiązań oraz udział w tworzeniu dokumentacji technicznej
• Aktywne rozwijanie kompetencji w obszarze uczenia maszynowego i śledzenie nowych metod oraz narzędzi AI