Wspólnie z naszym Partnerem, liderem w dziedzinie ubezpieczeń i nowoczesnych rozwiązań IT, poszukujemy doświadczonej osoby na stanowisko AI/ML Engineer. Nasz Partner to największa polska grupa ubezpieczeniowa z silną obecnością na rynkach międzynarodowych, która koncentruje się na innowacjach, transformacji cyfrowej oraz rozwijaniu nowoczesnych rozwiązań ubezpieczeniowych. Ekspert/ka na tym stanowisku będzie zaangażowana w prace projektowe związane z rozwojem systemów PML i Achaja oraz tworzeniem i wdrażaniem rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w chmurze Microsoft Azure.💡 TWOJA ROLA: Projektowanie, tuning i wdrażanie zaawansowanych modeli AI/ML oraz rozwiązań GenAI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning. Aktywna współpraca z zespołami biznesowymi i IT, tworzenie materiałów szkoleniowych oraz prezentacja wyników dla różnych grup odbiorców. Zapewnienie zgodności z regulacjami AI Act poprzez dokumentację modeli, monitoring oraz obsługę incydentów. Integracja rozwiązań AI z ekosystemem systemów PZU (ponad 30 systemów w architekturze hybrydowej). Budowa i optymalizacja pipeline’ów MLOps/LLMOps w oparciu o MLflow, Docker, Kubernetes i CI/CD. Implementacja rozwiązań RAG (Azure AI Search) oraz praca z modelami LLM w Azure OpenAI. 🔍 CZEGO OCZEKUJEMY OD CIEBIE? Wykształcenie wyższe w dziedzinie technicznej (matematyka, informatyka, nauki ścisłe, inżynieria). Minimum 3 lata doświadczenia w Data Science / AI, w tym co najmniej rok we wdrożeniach produkcyjnych. Bardzo dobra znajomość Pythona (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) oraz SQL. Praktyczne doświadczenie w NLP/OCR i pracy z danymi niestrukturyzowanymi. Doświadczenie w MLOps (Azure ML, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD). Znajomość platform chmurowych Azure i GCP. Świadomość regulacji AI Governance i AI Act. Mile widziane: Certyfikaty Azure (DP-100, AI-102, AI-900). Znajomość branży ubezpieczeniowej i procesów biznesowych. Doświadczenie z Azure AI Foundry, Azure AI Search, Power Platform. Znajomość narzędzi integracyjnych (Kafka, ESB) oraz pracy z Git i w metodologii Agile/Scrum.