AI ML Engineer

Pocketsquare sp. z o.o.; Warszawa; On-site; PLN 180,000 - 260,000; Full time

Benefits offered by this job

Elastyczna platforma benefitowa

Karty sportowe

Prywatna opieka medyczna

Bony zakupowe

Bilety na wydarzenia

Platforma e-learningowa

Budżet szkoleniowy/konferencyjny

Infrastruktura GPU

Job summary

Pocketsquare sp. z o.o. poszukuje AI/ML Engineera, który będzie projektować, trenować i wdrażać modele uczenia maszynowego oraz rozwiązania oparte na LLM.

Osoba na tym stanowisku będzie pracować nad pipeline'ami danych, wdrażać modele do środowisk produkcyjnych i współpracować z zespołami data science, backend i produktowym. Wymagania obejmują co najmniej 3 lata doświadczenia, bardzo dobrą znajomość Pythona i PyTorch/TensorFlow, doświadczenie z LLM i LangChain/LlamaIndex, MLOps, SQL, Docker i

Qualifications

• Minimum 3 lata doświadczenia komercyjnego w projektowaniu i wdrażaniu modeli ML.
• Bardzo dobra znajomość Pythona oraz bibliotek PyTorch i/lub TensorFlow.
• Doświadczenie z modelami językowymi (LLM) oraz frameworkami typu LangChain / LlamaIndex.
• Znajomość zagadnień MLOps i narzędzi wdrożeniowych (MLflow, Kubeflow, Airflow).
• Znajomość SQL oraz pracy z dużymi zbiorami danych.
• Doświadczenie z Docker i Kubernetes.
• Znajomość co najmniej jednej platformy chmurowej (AWS, GCP lub Azure).
• Minimalne doświadczenie w prezentowanych obszarach pracy 3 lata.

Responsibilities

• Projektowanie, trenowanie i ewaluacja modeli uczenia maszynowego.
• Rozwój rozwiązań opartych o duże modele językowe (LLM) i technik prompt engineering.
• Budowa i utrzymanie pipeline'ów przetwarzania i przygotowania danych.
• Wdrażanie modeli do środowiska produkcyjnego (MLOps) i monitorowanie ich jakości.
• Praca z bibliotekami i frameworkami: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face.
• Implementacja i optymalizacja rozwiązań RAG oraz baz wektorowych.
• Współpraca z zespołem data science przy doborze i inżynierii cech.
• Konteneryzacja i orkiestracja usług ML (Docker, Kubernetes).
• Wdrażanie modeli w środowiskach chmurowych (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML).
• Automatyzacja procesów trenowania i wdrażania modeli (MLflow, Kubeflow, Airflow).
• Współpraca z zespołem produktowym przy definiowaniu wymagań i metryk sukcesu modeli.

Skills

Python

PyTorch

TensorFlow

LLM

LangChain

LlamaIndex

MLOps

SQL

Cloud platforms

Data pipelines

Docker

Kubernetes

AWS

GCP

Azure

Tools

Docker

Kubernetes

Job description

Opis stanowiska Dla naszego Klienta poszukujemy AI/ML Engineera. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego oraz rozwiązań opartych o duże modele językowe (LLM). Rola obejmuje pracę nad pipeline'ami danych, wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych (MLOps) oraz współpracę z zespołami data science, backend i produktowym.

Realizowane zadania

Projektowanie, trenowanie i ewaluacja modeli uczenia maszynowego Rozwój rozwiązań opartych o duże modele językowe (LLM) i technik prompt engineering Budowa i utrzymanie pipeline'ów przetwarzania i przygotowania danych Wdrażanie modeli do środowiska produkcyjnego (MLOps) i monitorowanie ich jakości Praca z bibliotekami i frameworkami: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Implementacja i optymalizacja rozwiązań RAG oraz baz wektorowych Współpraca z zespołem data science przy doborze i inżynierii cech (feature engineering) Konteneryzacja i orkiestracja usług ML (Docker, Kubernetes) Wdrażanie modeli w środowiskach chmurowych (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML) Automatyzacja procesów trenowania i wdrażania modeli (MLflow, Kubeflow, Airflow) Współpraca z zespołem produktowym przy definiowaniu wymagań i metryk sukcesu modeli Dbanie o jakość kodu, dokumentację techniczną i dobre praktyki inżynierii oprogramowania

Wymagania obowiązkowe

Obszar pracy i umiejętności IT Minimum 3 lata doświadczenia komercyjnego w projektowaniu i wdrażaniu modeli ML Bardzo dobra znajomość Pythona oraz bibliotek PyTorch i/lub TensorFlow Doświadczenie z modelami językowymi (LLM) oraz frameworkami typu LangChain / LlamaIndex Znajomość zagadnień MLOps i narzędzi wdrożeniowych (MLflow, Kubeflow, Airflow) Znajomość SQL oraz pracy z dużymi zbiorami danych Doświadczenie z Docker i Kubernetes Znajomość co najmniej jednej platformy chmurowej (AWS, GCP lub Azure) Minimalne doświadczenie w prezentowanych obszarach pracy 3 lata

Mile widziane

Obszar pracy i umiejętności IT Mile widziana znajomość baz wektorowych (Pinecone, Weaviate, FAISS)

Benefity

Możliwości rozwoju zawodowego i udział w projektach R&D z obszaru AIElastyczna platforma benefitowa z możliwością wyboru świadczeń, m.in. karty sportowej, prywatnej opieki medycznej, bonów zakupowych i biletów na wydarzeniaDostęp do platformy e-learningowej oraz budżet szkoleniowy/konferencyjnyDostęp do nowoczesnej infrastruktury obliczeniowej (GPU)Program poleceń pracowniczych