Senior Data Scientist

180 - 200 PLN/ godz./ godz.B2BB2B (netto)

SeniorHybryda·WarszawaInne·B2B

#470858·Dodano 6 dni temu·0

Źródło: justjoin.it

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

Pythonobject-oriented programmingEnterprise software design patternsAsynchronous microservicesfastapi pytestBash scriptsData handlingLLM architectureKubernetes

Podsumowanie oferty

Dołączysz do zespołu rozwijającego i industrializującego aplikacje dla działu Investment Banking, przyspieszając wdrażanie generative AI i agentów AI w procesach biznesowych. Będziesz projektować i rozwijać rozwiązania agentowe oparte na LLM, korzystając m.in. z Python, LangGraph, Google ADK i FastAPI.

Wymagania

Bardzo dobra znajomość Python oraz duże doświadczenie w programowaniu obiektowym i korporacyjnych wzorcach projektowych.
Udokumentowane doświadczenie w tworzeniu asynchronicznych mikroserwisów i endpointów przy użyciu FastAPI.
Praktyczne doświadczenie z pytest: testami jednostkowymi, funkcjonalnymi i integracyjnymi potoków ML/LLM.
Umiejętność korzystania ze skryptów Bash do automatyzacji, obsługi danych i pracy z kontenerami.
Znajomość architektury LLM potwierdzona portfolio projektów.
Doświadczenie w projektowaniu wieloetapowych, stanowych grafów agentowych z użyciem LangGraph lub Google ADK.
Praktyczne doświadczenie w programowej optymalizacji potoków LLM przy użyciu DSPy.
Praktyczna wiedza o wdrażaniu i uruchamianiu wysokoprzepustowych modeli open-weight na infrastrukturze GPU, z użyciem środowisk uruchomieniowych takich jak vLLM.
Praktyczna znajomość zautomatyzowanych potoków budowania, testowania i wydań, takich jak Jenkins.
Doświadczenie w konfigurowaniu śledzenia, wykrywania dryfu i automatycznej ewaluacji przepływów generatywnych przy użyciu narzędzi takich jak Arize Phoenix.
Dbałość o dostarczanie stabilnego i bezpiecznego kodu do infrastruktury bankowej, w której kluczowe są zgodność, możliwość audytu i bezpieczeństwo danych.
Stos technologiczny: Google ADK, LangGraph, DSPy, vLLM, FastAPI, Python, pytest, Arize Phoenix, Kubernetes, Jenkins i GPU.

Nice to have:

Doświadczenie w projektach z obszaru Corporate Institutional Banking.
Doświadczenie z CUDA i fine-tuningiem modeli.

Obowiązki

Projektowanie i rozwijanie rozwiązań agentowych opartych na LLM w celu automatyzacji złożonych procesów biznesowych.
Współpraca z zespołami biznesowymi w celu identyfikowania potrzeb i wspierania wdrażania rozwiązań AI.
Rozwijanie potoków ekstrakcji danych oraz wdrażanie frameworków ewaluacji i obserwowalności dla agentów AI.
Wdrażanie i industrializacja modeli (LLM, GPU) oraz zapewnianie jakości przez testowanie i stosowanie praktyk DevOps.
Przejmowanie pełnej odpowiedzialności za rozwój funkcji AI.
Uwzględnianie ograniczeń i niedeterministycznej natury LLM, jasne komunikowanie ograniczeń oraz budowanie zabezpieczeń.
Komunikowanie kompromisów technicznych architektom i użytkownikom biznesowym oraz mentoring współpracowników.
Szybkie testowanie pomysłów i PoC, weryfikowanie wykonalności na podstawie danych oraz unikanie długu technicznego.

Benefity

Dofinansowanie szkoleń, egzaminów certyfikacyjnych i studiów podyplomowych.
Możliwość wpływania na kształt firmy oraz zgłaszania i wdrażania własnych pomysłów.
Wydarzenia integracyjne.

Dofinansowanie szkoleń

Spotkania integracyjne

Margo

37 aktywnych ofert

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz