Machine Learning Engineer (LLM)

Univio, bazując na doświadczeniu z ponad 500 zrealizowanych projektów, pomaga organizacjom rozwijać e‑commerce i modele omnichannel oraz wdrażać rozwiązania oparte na danych i AI - od asystentów wspierających obsługę klienta i dostęp do wiedzy organizacyjnej, przez personalizowane rekomendacje produktów, po warsztaty AI discovery wspierające identyfikację realnych zastosowań technologii w biznesie.

Univio współpracuje z markami takimi jak RTV EURO AGD, Wittchen, Agata, Tubądzin, Gemini Polska, Super‑Pharm czy LuxMed, realizując projekty na styku technologii, danych i doświadczenia użytkownika.

Możliwy jest również wybór innej formy współpracy.

Publikowane widełki dotyczą współpracy B2B. Jeśli preferujesz inną formę współpracy, daj nam znać – chętnie omówimy dostępne możliwości i dopasujemy warunki do wybranego modelu.

Twoja rola: 🟪Budowanie i rozwój rozwiązań ML i AI w oparciu o dane strukturalne i/lub niestrukturalne 🟪Przygotowywanie danych: czyszczenie, transformacje, feature engineering 🟪 Wdrażanie rozwiązań opartych o LLM, np. chatbotów, RAG i semantic search 🟪 Integracja rozwiązań ML / AI z istniejącymi systemami, pipeline’ami oraz bazami danych 🟪 Współpraca z zespołami data engineering, DevOps i produktowymi przy wdrażaniu rozwiązań na produkcję 🟪 Monitorowanie i utrzymanie rozwiązań po wdrożeniu, w tym analiza jakości, driftu i potrzeby retrainingu 🟪 Analiza problemów biznesowych i technicznych oraz proponowanie adekwatnych rozwiązań 🟪 Dokumentowanie podejmowanych decyzji i wykonanych prac Twój profil? 🟪Machine Learning i Data dobre podstawy Machine Learning umiejętność doboru modelu, metryk i walidacji praktyczna praca z danymi: czyszczenie, transformacje, feature engineering bardzo dobra znajomość SQL (np. PostgreSQL) podstawowa orientacja w NoSQL 🟪Programowanie i software engineering bardzo dobra znajomość Pythona pisanie kodu produkcyjnego, nie tylko notebooków clean code, SOLID, podstawowe wzorce projektowe testy, debugowanie, refaktoryzacja znajomość podstaw projektowania API algorytmy i struktury danych podstawy złożoności obliczeniowej podstawy współbieżności i równoległości 🟪MLOps / wdrożenie umiejętność budowy i utrzymania pipeline’ów ML / Data podstawy deploymentu modeli Docker CI/CD monitoring i utrzymanie rozwiązań produkcyjnych 🟪Komunikacja i biznes umiejętność przełożenia problemu biznesowego na rozwiązanie techniczne dobra komunikacja z biznesem, klientami i zespołem ownership i odpowiedzialność za efekt końcowy znajomość j. angielskiego na poziomie przynajmniej B2 🟪Podejście do AI otwartość na korzystanie z narzędzi AI w pracy praktyczne używanie narzędzi typu open code/codex/claude code  świadomość ograniczeń: błędy, halucynacje, bezpieczeństwo, jakość kodu 🟪Praktyczna znajomość nowoczesnych rozwiązań AI praktyczna wiedza w zakresie LLM-ów i ich zastosowań, umiejętność zbudowania prostego rozwiązania typu chatbot, RAG, semantic search, znajomość baz wektorowych (np. Qdrant, PG

Vector, Milvus) doświadczenie w pracy z frameworkami typu LangChain, LangGraph lub podobnymi

Dodatkowym plusem będzie, jeśli: Jesteś absolwentem/absolwentką studiów informatycznych, matematycznych, statystycznych lub pokrewnych Masz doświadczenie z chmurami AWS (preferowany), Google Cloud Platform czy Azure Wiesz czym jest CV (computer vision) Posiadasz doświadczenie we współpracy z interesariuszami i zbieraniu wymagań biznesowych Masz wiedzę z zakresu etyki AI, ograniczania uprzedzeń i odpowiedzialnego rozwoju technologii Jakie benefity możemy Ci zaproponować w ramach współpracy:

Możliwość skorzystania z karty Multisport oraz prywatnej opieki medycznej

Możliwość przystąpienia do ubezpieczenia na życie.

Grupowe lekcje języka angielskiego z lektorem oraz dostęp do platformy eTutor.

Firmową bibliotekę pełna inspirujących książek i materiałów.

Udział w Wellbeing Week – inicjatywie wspierającej dobrostan i równowagę. Jak wygląda nasz proces rekrutacyjny? Aplikujesz na ogłoszenie - Wysyłasz swoje CV, a my nie możemy się doczekać, żeby je zobaczyć. Nasza rekruterka, Ania zadzwoni do Ciebie by umówić spotkanie i przesłać Ci zadanie do wykonania Następnie odbędzie się rozmowa rekrutacyjna + weryfikacja techniczna z wcześniej wspomnianą Anią oraz z naszymi ML Engineerami

Spotkanie z managerem Decyzja - po wszystkim do dwóch tygodni wrócimy do Ciebie z odpowiedzią, trzymamy kciuki! 🤞