Dogłębna znajomość architektur AI/ML, w tym deep learning i LLM, Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu skalowalnych rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym, Znajomość praktyk MLOps / AI Ops, Biegłość w pracy w chmurze (AWS, Azure, Google Cloud), Doświadczenie z Docker i Kubernetes, Znajomość tworzenia i orkiestracji pipeline’ów danych (Airflow, Kubeflow), Umiejętność integracji AI z systemami korporacyjnymi i mikrousługami (API, REST, GraphQL), Znajomość zagadnień bezpieczeństwa AI, etyki i odpowiedzialnego wykorzystania danych, Doświadczenie w wyborze architektur dla modeli generatywnych, predykcyjnych i hybrydowych, Praktyka w dużych projektach AI / ML w środowisku korporacyjnym, Znajomość dodatkowych narzędzi chmurowych lub ML frameworks

dofinansowanie zajęć sportowych, prywatna opieka medyczna, dofinansowanie nauki języków, dofinansowanie szkoleń i kursów, ubezpieczenie na życie, elastyczny czas pracy, spotkania integracyjne, brak dress code’u