AI Consultant

Co i jak?

Czynności i usługi:

• Projektowanie, trenowanie i optymalizacja modeli Machine Learning, w tym fine tuning modeli
• Projektowanie i optymalizacja modeli LLM, w tym prompt engineering oraz rozwiązań RAG
• Dostarczanie i nadzorowanie pipeline'ów danych oraz integracja modeli z rozwiązaniami backendowymi
• Monitorowanie jakości predykcji oraz driftu danych
• Wdrażanie modeli na środowiska produkcyjne z wykorzystaniem narzędzi takich jak Docker, CI/CD, MLflow oraz FastAPI
• Tworzenie modeli uczących się na podstawie danych oraz zwiększanie ich skuteczności i wydajności wraz z pozyskiwaniem nowych danych
• Projektowanie, rozwój i wdrażanie systemów opartych na sztucznej inteligencji
• Projektowanie infrastruktury niezbędnej do budowy i funkcjonowania rozwiązań opartych na AI oraz zarządzanie wymaganiami obliczeniowymi tych systemów
• Opracowywanie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji oraz sposobów ich wykorzystania do rozwiązywania problemów

Wymagania:

• Praktyczna znajomość architektur transformerowych oraz modeli generatywnych
• Doświadczenie w projektowaniu, trenowaniu i optymalizacji modeli Machine Learning oraz Large Language Models
• Znajomość zagadnień MLOps oraz narzędzi takich jak Docker, DVC, MLflow i Kubernetes
• Umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych oraz optymalizacji modeli pod kątem jakości i wydajności
• Bardzo dobra znajomość języka Python oraz ekosystemu narzędzi wykorzystywanych w projektach AI, w szczególności PyTorch, TensorFlow, Hugging Face i LangChain
• Znajomość co najmniej jednego z języków programowania: Java lub .NET
• Umiejętność wykorzystania modeli LLM do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych oraz tworzenia rozwiązań wspierających procesy organizacyjne
• Umiejętność efektywnej współpracy w środowisku łączącym kompetencje techniczne i biznesowe

Dodatkowym atutem będzie:

• Portfolio projektów związanych z AI, Machine Learning lub Large Language Models.

Czego możesz od nas oczekiwać?

• Wynagrodzenia adekwatnego do zakresu realizowanych usług i doświadczenia
• Współpracy z zespołem projektowym w procesie wdrożenia
• Udziału w projektach o długofalowym charakterze, gdzie istotna jest jakość, stabilność i zrozumienie kontekstu biznesowego
• Środowiska współpracy opartego na wymianie wiedzy i doświadczeń
• Dostępu do inicjatyw wspierających dzielenie się wiedzą