Platform Architect - AI

ITLT; Warszawa; Hybride; PLN 240 000 - 320 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Duża swoboda pracy zdalnej

Praca w biurze 2x/tydzień Warszawa

Résumé du poste

ITLT poszukuje Platform Architect - AI do prowadzenia architektury AI/ML end-to-end. Dołączysz do zespołu pracującego nad projektem Vision/Vector Search oraz integracją z backendem i chmurą. Oczekujemy 5+ lat doświadczenia w architekturze oprogramowania, z naciskiem na AI/ML.

Wymiar pracy to pełen etat z dużą swobodą pracy zdalnej i biurem 2x w tygodniu w Warszawie. Szukamy lidera technicznego, który poprowadzi zespół i zapewni wysoką jakość architektury z EU Act i GDPR w tle.

Qualifications

• Co najmniej 5 lat doświadczenia w architekturze oprogramowania, w tym 2–3 lata w architekturze AI/ML.

Responsabilités

• Projektowanie architektury AI/ML end-to-end od PoC do produkcji.

Connaissances

AI/ML architecture

Python

MLOps

Security & GDPR

Team leadership

Outils

PyTorch

TensorFlow

Hugging Face

SageMaker

Kubeflow

Pinecone

Roboflow

Description du poste

W ITLT pomagamy naszym zaprzyjaźnionym firmom przekształcać ambitne pomysły w cyfrową rzeczywistość.

Z nastawieniem na wyzwania, ciekawość technologii i zwinność - współtworzymy wyjątkowe rozwiązania IT.

Aktualnie poszukujemy osób na stanowisko: Platform Architect - AI

• Miejsce pracy/praca zdalna: Zapewniamy dużą swobodę pracy zdalnej, przy czym zapraszamy 2x/tydzień do naszego warszawskiego biura


• Wymiar pracy: Fulltime


• Sektor: Petrol/ConvenienceRetail


• Projekt: Projekt AI - Visual Similarity Search do automatycznej weryfikacji zgodności ekspozycji produktów w sklepach z planogramem


• Zespół: Współpraca z AI/ML Engineerem, DevOps Engineerem, Product Ownerem oraz zespołem AI Security


• Proces rekrutacji: 1-etapowy (spotkanie zdalne via MS Teams). Sporadycznie możliwe dodatkowe krótkie spotkanie - połączone z decyzją


• Szacowany czas trwania projektu: Długoterminowy/bezterminowy


• Czas pracy/Strefa czasowa: Standardowe polskie godziny pracy

Do Twoich głównych obowiązków na tym stanowisku należeć będzie:

• Projektowanie architektury AI/ML end-to-end


• Projektowanie pipeline'u computer vision i wyszukiwania wektorowego


• Dobór modeli i technologii; optymalizacja kosztów i decyzje build vs. buy; integracja z systemami backend i RELEX


• Definiowanie kontraktów API oraz progów jakości


• Nadzór architektoniczny nad pracą AI/ML Engineera


• Projektowanie monitoringu, wersjonowania i rollbacków modeli


• Analiza licencji open source


• Współpraca z AI Security w zakresie bezpieczeństwa i zgodności z GDPR oraz EU AI Act


• Dokumentacja architektury i mentoring zespołu

Ta oferta będzie idealna dla Ciebie, jeśli posiadasz:

Doświadczenie i kompetencje architektoniczne

5+ lat doświadczenia w Software Architecture, w tym minimum 2-3 lata w architekturze systemów AI/ML.

Doświadczenie w projektowaniu architektury systemów AI/ML end-to-end - od PoC do produkcji.

Doświadczenie w podejmowaniu decyzji architektonicznych z uwzględnieniem kosztów, skalowalności, wydajności, czasu wdrożenia i ryzyka technologicznego.

Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z istniejącymi systemami, API i infrastrukturą danych.

Doświadczenie w prowadzeniu technicznym zespołów lub mentoringu AI/ML Engineers.

Bardzo dobra znajomość Machine Learning, Deep Learning oraz architektur NLP/LLM.

Praktyczne doświadczenie z produkcyjnymi pipeline'ami Computer Vision - nie tylko projektami badawczymi.

Doświadczenie w obszarach:

Vector Search oraz Hybrid Search.

Multi-signal Retrieval/Ranking - łączenie różnych sygnałów wyszukiwania i oceny dopasowania.

Znajomość ekosystemu modeli DETR/YOLO oraz narzędzi takich jak Roboflow lub rozwiązania alternatywne.

Doświadczenie z Vector Databases - np. Pinecone lub rozwiązaniami równoważnymi.

Doświadczenie w projektowaniu RAG pipelines i rozwiązaniach Agentic AI.

Praktyczna znajomość Python.

Znajomość frameworków ML: PyTorch, TensorFlow lub Hugging Face.

Doświadczenie z platformami chmurowymi AWS, Azure lub GCP oraz ich usługami AI/ML.

Znajomość AWS w kontekście AI/ML i infrastruktury GPU, w szczególności SageMaker, EC2 GPU i Bedrock.

Doświadczenie z narzędziami MLOps - np. MLflow, Kubeflow, SageMaker - oraz CI/CD dla pipeline'ów ML.

Znajomość zagadnień Data Architecture, API Design i System Integration Patterns.

Umiejętność projektowania kontraktów API między pipeline'em AI a pozostałymi systemami, w tym definiowania obsługi wyników o niskiej pewności dopasowania.

MLOps, jakość i utrzymanie modeli

Umiejętność definiowania strategii wersjonowania modeli i danych oraz procesu wdrażania i wycofywania modeli.

Znajomość monitorowania jakości modeli, wykrywania model/data drift i określania kryteriów retrainingu.

Doświadczenie w definiowaniu mierzalnych wskaźników jakości, np. precision, recall i false-positive rate.

Umiejętność projektowania mechanizmów ciągłego doskonalenia modeli i indeksów na podstawie nowych danych produkcyjnych.

Architektura, koszty i decyzje technologiczne

Umiejętność podejmowania decyzji Build vs. Buy z uwzględnieniem TCO, kosztów infrastruktury i ryzyka vendor lock-in.

Doświadczenie w ocenie opłacalności self-hosted GPU vs. managed/SaaS inference.

Umiejętność doboru modeli i komponentów z uwzględnieniem kompromisów między dokładnością, kosztem, licencją i time-to-market.

Znajomość licencji open source, w szczególności AGPL, Apache i MIT, oraz ich wpływu na komercyjne wykorzystanie rozwiązania.

Umiejętność projektowania architektury z uwzględnieniem security, skalowalności, efektywności kosztowej i wymagań regulacyjnych.

Znajomość zagadnień bezpieczeństwa systemów AI, w tym kontroli dostępu, szyfrowania i zabezpieczeń przed złośliwymi danymi wejściowymi.

Rozumienie ryzyk związanych z integracją zewnętrznych usług AI, endpointów modeli i baz wektorowych.

Znajomość wymagań GDPR/RODO i EU AI Act w kontekście projektowania rozwiązań AI.

Umiejętność współpracy z zespołem AI Security przy ocenie przepływów danych, nowych integracji i wymagań bezpieczeństwa.

Komunikacja i współpraca

Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne - zdolność wyjaśniania złożonych zagadnień technicznych osobom nietechnicznym.

Umiejętność współpracy z Product Ownerem przy definiowaniu kryteriów jakości i akceptowalnego poziomu błędów.

Umiejętność prowadzenia architectural code review i nadzoru nad pracą AI/ML Engineerów bez konieczności samodzielnej implementacji każdego elementu.

Umiejętność tworzenia dokumentacji technicznej, diagramów architektury i Architecture Decision Records (ADR).

Mile widziane

Doświadczenie w branży Retail, szczególnie w obszarach Product Recognition, Planogram Analysis lub Store Display Compliance.

Praktyczna znajomość rozwiązań do automatycznej weryfikacji ekspozycji produktów na podstawie zdjęć.

Warto do nas dołączyć, ponieważ oferujemy:

• Dużą swobodę pracy zdalnej


• Długofalowe stabilne zatrudnienie


• Szansę na uczestniczenie w kluczowych projektach dla dużej firmy działającej w bardzo stabilnym sektorze


• Atrakcyjne wynagrodzenie (adekwatne do umiejętności i doświadczenia)

W razie pytań pingnij śmiało na Linkedin'ie do Kuby