AI Governance Engineer

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• Wdrażanie mechanizmów AI Governance w cyklu życia modeli (ML lifecycle): rejestry modeli, procesy akceptacyjne (approval workflows), wersjonowanie, śledzenie pochodzenia danych (lineage), logowanie i transparentność decyzji modeli.
• Budowa i uruchamianie procesów testowych oraz ewaluacyjnych: testy na obecność uprzedzeń i sprawiedliwość modeli (bias and fairness), ocena wydajności, red-teaming aplikacji opartych na LLM i systemach agentowych, a także zapewnianie bezpieczeństwa treści (content safety).
• Automatyzacja generowania dowodów zgodności: tworzenie kart modeli (model cards), raportów z ewaluacji oraz dokumentacji technicznej bezpośrednio z pipeline'ów.
• Konfiguracja monitoringu na środowiskach produkcyjnych: detekcja dryfu danych/modelu (drift), monitorowanie wydajności i alertowanie incydentów zgodnie z wymogami post-market.
• Mapowanie technicznych mechanizmów kontrolnych na wymogi EU AI Act (Art. 9-15), ISO/IEC 42001 oraz NIST AI RMF we współpracy z konsultantami biznesowymi.
• Wdrażanie narzędzi do inwentaryzacji i zarządzania AI oraz ich integracja z platformami klienta (w tym bliska współpraca z zespołami Databricks i Data Engineering).
• Tworzenie reużywalnych komponentów inżynierskich: zestawów testowych, szablonów ewaluacyjnych oraz wzorców control-as-code.

Nasze wymagania

• Min. 5 lat komercyjnego doświadczenia w roli Machine Learning Engineer, MLOps Engineer lub Data Scientist, ze szczególnym naciskiem na wdrażanie rozwiązań na produkcję.
• Bardzo dobra, praktyczna znajomość języka Python.
• Biegłość w pracy z MLflow (lub podobnymi narzędziami do zarządzania cyklem życia modeli) oraz minimum jedną chmurową platformą ML (Databricks, Azure ML, SageMaker, Vertex AI).
• Praktyczne doświadczenie w testowaniu i ewaluacji modeli oraz aplikacji LLM z wykorzystaniem dedykowanych bibliotek i narzędzi (np. Fairlearn, AIF360, Evidently, Giskard, LangSmith, Azure AI Content Safety).
• Zdolność do klarownego tłumaczenia wyników technicznych testów osobom nietechnicznym (np. właścicielom ryzyka).
• Praktyczna znajomość języka angielskiego na poziomie min.C1 umożliwiająca swobodną komunikację pisemną i ustną (codzienna współpraca z klientami i współpracownikami anglojęzycznymi).

Mile widziane

• Zrozumienie technicznych wymagań wynikających z EU AI Act oraz normy ISO/IEC 42001.
• Doświadczenie projektowe zdobyte w sektorze finansowym, energetycznym, farmaceutycznym lub publicznym.

To oferujemy

• Stabilną współpracę B2B przy strategicznym projekcie o zasięgu międzynarodowym (wstępny kontrakt na 6 miesięcy z bardzo dużym prawdopodobieństwem długoterminowej kontynuacji).
• Unikalną możliwość pracy na styku zaawansowanej inżynierii (MLOps / LLMs) i najnowszych globalnych regulacji technologicznych.
• Dostęp do nowoczesnych stosów technologicznych i chmurowych (Databricks, Azure, AWS) w rozwiązaniach klasy Enterprise.
• Pracę w wysoko wykwalifikowanym, multidyscyplinarnym zespole.

Takie dajemy możliwości rozwoju

Benefity

💡Nie przegap dopasowanych ofert!

Jak wygląda proces rekrutacyjny in4ge?