O projekcie

• Do naszego zespołu poszukujemy Machine Learning Developera, który będzie odpowiedzialny za projektowanie, rozwijanie i optymalizację modeli do rozpoznawania i oceny stanu obiektów, budowę systemów rekomendacyjnych w ramach naszej platformy AXOS wykorzystującej rozwiązania AI oraz rozwijanie Agenta AI wspierającego użytkowników systemu.

Twój zakres obowiązków

• Budowa i trenowanie modeli ML (dane obrazowe)
• Budowa i trenowanie modeli (dane alfanumeryczne)
• Ocena i optymalizacja modeli
• Analiza wyników i rekomendacje biznesowe
• Implementacja i optymalizacja modeli ML w środowisku MLOps
• Optymalizacja hiperparametrów i kodu
• Transfer learning i fine-tuning modeli
• Przetwarzanie dużych zbiorów danych i optymalizacja ich przechowywania
• Eksperymentowanie z nowymi architekturami modeli
• Wdrażanie i monitorowanie modeli w systemach produkcyjnych
• Automatyzacja procesu trenowania i wdrażania
• Tworzenie oraz utrzymanie pipeline’ów ML (CI/CD)
• Monitorowanie modeli w MLFlow i optymalizacja wydajności
• Budowa i wdrażanie skalowalnych mikroserwisów opartych na modelach ML/LLM
• Zarządzanie infrastrukturą AI
• Optymalizacja infrastruktury ML i big data
• Skalowanie i monitorowanie modeli AI
• Integracja z bazami danych SQL/NoSQL
• Budowa i rozwój inteligentnych agentów AI
• Projektowanie i implementacja chatbota/agenta AI wspierającego użytkowników systemu
• Integracja agenta z istniejącymi modułami platformy i orkiestracja akcji w systemie

Nasze wymagania

• Programowanie: Python, Pandas, NumPy, PyTorch, PyTorch Lightning, Detectron
• Algorytmy ML/DL: CNN, ViT, GAN, NLP, systemy rekomendacyjne
• MLOps: Automatyzacja procesów ML, retrening modeli, CI/CD, Docker
• Bazy danych: SQL, NoSQL, integracja z Big Data (Apache Spark, Kafka, Hadoop)
• API dla modeli ML: FastAPI, Flask
• Zarządzanie eksperymentami: MLFlow, DVC
• Optymalizacja modeli: Inferencja, wydajność, przetwarzanie rozproszone
• Komunikacja – umiejętność wyjaśniania działania modeli w prosty sposób
• Tworzenie dokumentacji kodu i modeli
• Krytyczne myślenie i ocena jakości modeli
• Samodzielność w prowadzeniu eksperymentów z modelami
• Ciągłe śledzenie trendów w AI i ML

Technologie, których używamy

Tak pracujemy nad projektem

• Clean Code

• code review

• pair programming

• TDD

• deployment na poziomie zespołu

• wsparcie architekta / lidera technicznego

• dokumentacja

• automatyzacja testów

• środowiska testowe

• testy funkcjonalne

• testy integracyjne

• testy jednostkowe

To oferujemy

• Pracę nad innowacyjnym projektem, który łączy zaawansowaną technologię AI z realnymi wyzwaniami branży energetycznej

• Elastyczne warunki zatrudnienia oraz możliwość pracy zdalnej lub hybrydowej

• Realny wpływ na środowisko, procesy i architekturę (Twoje zdanie ma wagę)

• Długofalową współpracę – nie szukamy "na chwilę"

• Płatny urlop (również w przypadku umowy B2B)