AI Python Developer

W związku z realizacją projektów finansowanych przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju poszukujemy osób zainteresowanych współpracą w roli AI Python Developer w nowym innowacyjnym projekcie badawczym. Nasz zespół składa się z kilkudziesięciu specjalistów, ekspertów i doświadczonych inżynierów, którzy realizują projekty oraz rozwijają własne rozwiązania i modele AI/ML.

• Wykształcenie wyższe o profilu technicznym
• Minimum 5 lat doświadczenia zawodowego
• Bardzo dobra znajomość języka Python oraz doświadczenie w projektach produkcyjnych
• Doświadczenie w projektowaniu i tworzeniu skalowalnych usług oraz interfejsów API (REST, GraphQL, rozwiązania kolejkowe, event-driven)
• Doświadczenie w uruchamianiu, optymalizacji i serwowaniu lokalnych modeli LLM (np. Ollama, vLLM)
• Doświadczenie w budowaniu rozwiązań AI opartych o LLM i NLP: prompt engineering, embeddings, fine-tuning, RAG, wyszukiwanie semantyczne
• Dobra znajomość zagadnień NLP: tokenizacja, klasyfikacja tekstu, ekstrakcja informacji, similarity search, ewaluacja jakości modeli językowych
• Znajomość różnych modeli bazodanowych (relacyjne, kolumnowe, grafowe, dokumentowe, wektorowe) oraz umiejętność ich doboru i wdrażania
• Znajomość bibliotek i frameworków ML/NLP (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, spaCy)
• Doświadczenie w konfiguracji i utrzymaniu środowisk serwerowych, konteneryzacji aplikacji (Docker, Kubernetes), automatyzacji procesów CI/CD oraz monitoringu
• Samodzielność, skrupulatność, dbałość o szczegóły oraz wysoki poziom odpowiedzialności

Mile widziane:

• Doświadczenie w wykorzystywaniu agentów AI do prototypowania i weryfikacji rozwiązań

• Analiza problemów biznesowych i projektowanie rozwiązań opartych o modele AI/ML
• Dobór algorytmów, modeli oraz metryk oceny jakości
• Integracja modeli AI/ML z systemami produkcyjnymi (API, mikrousługi)
• Przygotowywanie zbiorów testowo-treningowych dla testów i demonstracji modeli
• Opracowywanie i realizacja usług związanych z przetwarzaniem i przechowywaniem danych
• Wdrażanie i utrzymanie modeli w środowiskach produkcyjnych
• Automatyzacja procesów trenowania, testowania i wdrażania (MLOps, CI/CD)
• Tworzenie dokumentacji i instrukcji dla zespołu i klienta
• Aktywne uczestnictwo w pracach zespołu, dzielenie się wiedzą i doświadczeniem