AI Developer

Firma apreel Sp. z o.o. poszukuje AI Developera do pracy nad zaawansowanymi rozwiązaniami AI i GenAI, wykorzystującymi platformę Azure, w tym usługi Azure AI Foundry i Azure Machine Learning. Praca odbywa się w modelu hybrydowym w Warszawie, na Woli.

• Minimum 3 lata doświadczenia na stanowisku AI Engineer, AI Developer lub pokrewnym, w tym co najmniej 1 rok doświadczenia przy wdrożeniach produkcyjnych.
• Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję (GenAI), modele językowe (LLM), agentów AI oraz orkiestrację procesów opartych o AI.
• Biegłość w języku Python.
• Praktyczne doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów MLOps/LLMOps z wykorzystaniem Azure Machine Learning, MLflow, Docker, Kubernetes oraz narzędzi CI/CD.
• Doświadczenie w pracy z modelami LLM, rozwiązaniami RAG, technikami prompt engineering oraz ewaluacją jakości odpowiedzi generowanych przez modele AI.
• Doświadczenie w pracy z platformą chmurową Microsoft Azure, szczególnie usługami wspierającymi budowę rozwiązań AI i GenAI.
• Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi z wykorzystaniem REST API, komunikacji asynchronicznej oraz platform integracyjnych.
• Praktyczna znajomość narzędzi do zarządzania kodem źródłowym, w szczególności Git, Azure DevOps lub GitHub.
• Wykształcenie wyższe techniczne (informatyka, matematyka, nauki ścisłe, inżynieria lub pokrewne).
• Proaktywna postawa, samodzielność oraz gotowość do przejmowania odpowiedzialności za realizowane rozwiązania od koncepcji do wdrożenia.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2.

Nice to have:

• Rozumienie wymogów AI Governance oraz AI Act.
• Certyfikaty Azure: Data Scientist (DP-100), AI Engineer (AI-102), AI Fundamentals (AI-900).
• Znajomość branży ubezpieczeniowej oraz specyfiki procesów biznesowych.

• Projektowanie, tuning i wdrażanie zaawansowanych modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning.
• Budowa i optymalizacja procesów MLOps/LLMOps z wykorzystaniem Azure ML Pipelines, MLflow, Docker, Kubernetes (AKS) oraz systemów CI/CD.
• Integracja rozwiązań AI z nowym ekosystemem systemów obsługi szkód, w tym przy użyciu REST API, asynchronicznej komunikacji typu event-driven oraz platform integracyjnych.
• Implementacja zaawansowanych rozwiązań RAG z wykorzystaniem Azure AI Search, Vector Search, modeli embedding oraz najnowszych modeli LLM w Azure OpenAI.
• Zapewnienie zgodności rozwiązań AI z wymaganiami AI Governance i AI Act, przygotowywanie dokumentacji technicznej oraz monitoring modeli.
• Współpraca z zespołami biznesowymi i IT, prezentacja wyników prac oraz wspieranie wdrożeń i adopcji rozwiązań AI.