Must have

• AI/ML

• Azure AI Foundry

• Python

• Docker

• Kubernetes

• Polish (Fluent)

Requirements description

Original text.  Show translation

• 5+ lat doświadczenia w roli dewelopera, z czego co najmniej 2-3 lata w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI/ML
• Praktyczne doświadczenie z tradycyjnymi modelami AI/ML jak i dużymi modelami językowymi ( LLM)
• Praktyczne doświadczenie w programowaniu w Python, Java lub R.
• Udowodnione doświadczenie w projektowaniu i implementacji modeli AI przy użyciu Azure AI Foundry
• Biegłość w MLOps i DevOps, w tym w narzędziach do automatyzacji, konteneryzacji (Docker, Kubernetes) i orkiestracji (Kubeflow, MLflow).
• Umiejętności analityczne, rozwiązywania problemów i myślenia strategicznego oraz przystępnego komunikowania tematów technicznych
• Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, inżynierii, matematyki, sztucznej inteligencji lub pokrewne

Mile widziane

• Wiedza na temat zarządzania danymi, w tym:
  • projektowania data lake,
  • zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi
  • bezpieczeństwa i prywatności danych
• Certyfikaty z zakresu chmurowych rozwiązań AI np. AWS Certified Machine Learning Engineer, Azure AI Fundamentals, Azure AI Engineer, GCP AI

Offer description

Original text.  Show translation

Dla jednej z największych firm ubezpieczeniowych poszukujemy Dewelopera AI, którego głównym obowiązkiem będzie projektowania oraz tworzenie rozwiązań AI, a następnie ich integracja z istniejącymi systemami

Oferujemy

• Kontrakt B2B z możliwością długoterminowej współpracy.
• Praca hybrydowa (1 dzień w tygodniu w naszym biurze w Warszawie – w zależności od projektu).
• Prywatna opieka medyczna (Luxmed).
• Karta Multisport.
• Udział w projektach w nowoczesnym środowisku IT z globalną firmą ubezpieczeniową.
• Uproszczony i w pełni zdalny proces rekrutacyjny:
  • Rozmowa z HR (20 min)
  • Rozmowa techniczna (30 min)
  • Rozmowa z klientem (1 godzina)

Your responsibilities

Original text.  Show translation

1. Projektowanie rozwiązań AI - tworzenie i szkolenie modeli oraz ich integracja z isntiejacymi systemami
2. Współpraca z zespołami produktowymi w celu stworzenia modeli które wspomogą pracę użytkowników (Szkody Underwriting, Produkt, Operacje)