Zadania: Udziału w pracach projektowych mających na celu rozwój PML, system Achaja oraz chmura Azure. Projektowanie, tuning i wdrażanie zaawansowanych modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI wykorzystując Azure AI Foundry i Azure Machine Learning.Budowa i optymalizacja pipeline'ów MLOps/LLMOps z wykorzystaniem MLflow, Docker, Kubernetesoraz systemów CI/CD.Integracja rozwiązań AI z ekosystemem systemów PZU (ponad 30 systemów w architekturzehybrydowej).Implementacja zaawansowanych rozwiązań RAG (Azure AI Search) oraz praca z najnowszymimodelami LLM w Azure OpenAI.Zapewnienie pełnej zgodności z regulacjami AI Act poprzez kompleksową dokumentację modeli,monitoring oraz obsługę incydentów.Aktywna współpraca z zespołami biznesowymi i IT, tworzenie materiałów szkoleniowych orazprezentacja wyników dla różnych grup odbiorców Wymagania: Minimum 3 lata doświadczenia w Data Science / AI z co najmniej 1 rokiem wdrożeń produkcyjnych. Biegłość w Python (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) oraz SQL. Praktyczne doświadczenie w MLOps (Azure ML, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD). Znajomość technik NLP/OCR i pracy z danymi niestrukturyzowanymi. Doświadczenie z platformami chmurowymi Azure i GCP. Rozumienie wymogów AI Governance, AI Act. Wykształcenie wyższe. Umiejętności analityczne i konceptualne z ustrukturyzowanym podejściem do rozwiązywania problemów.Gotowość do pracy 1 dzień w tyg. z biura. Mile widziane: Doświadczenie z Azure AI Foundry, Azure AI Search, Power Platform. Certyfikaty Azure: Data Scientist (DP-100), AI Engineer (AI-102), AI Fundamentals (AI-900). Znajomość branży ubezpieczeniowej oraz specyfiki procesów biznesowych. Doświadczenie z narzędziami integracyjnymi (Kafka, ESB). Praktyka w obsłudze Git oraz metodologii Agile/Scrum.