Piszesz RAGi?
Chcesz pogadać o pracy w fajnej międzynarodowej produktówce?
Naszym klientem jest wiodąca światowa marka z branży JobTech, działająca w obszarach:
- danych
- platformy
- technologii.
Misją firmy jest wprowadzenie stałej zmiany na rynku pracy, dzięki wykorzystaniu technologii (przede wszystkim AI, ML, LLM).
Obecnie firma tworzy kilka use-case’ów opartych o LLMy, które mają na celu lepsze dopasowanie poszukujących pracy i pracodawców, wykorzystując wyszukiwanie semantyczne. LLMy trenowane są wewnętrznie, wdrożone są na AWS i Vector DB.
Nasz klient poszukuje osoby na stanowisko
Senior Machine Learning Engineer (MLOps)
ze względu na potrzebę przyspieszenia rozwoju Machine Learning w produkcie, wniesienia dojrzałego zrozumienia architektury systemów ML do zespołu, stworzenia środowiska MLOps, integrującego pracę Data Scientists z pracą Software Engineerów.
Zespół pracuje w trybie R&D - doprowadza pomysł do etapu PoC, decyduje, czy PoC jest gotowe do testów, po pozytywnych testach wdraża rozwiązanie na produkcję. Produkt korzysta z NLP, przetwarzanie obrazu nie jest wykorzystywane.
Jako Senior ML Engineer Będziesz Projektować i Wdrażać Systemy Oparte o LLM, w Tym Pisać Zaawansowane RAGi. Ponadto, Będziesz Tworzyć i Wdrażać Najlepsze Praktyki w Obszarze MLOps. Będziesz Pracował w Interdyscyplinarnym Zespole, Złożonym z Następujących Funkcji
- ML Engineer
- Data Scientist
- Big Data Engineer
- Cloud Engineer
- DevOps
Zespoły pracują w Scrumie. Bezpośrednio będziesz pracować w zespole złożonym z Data Scientist, Big Data Developera, ML Engineera i QA. Zespól zlokalizowany jest w Warszawie (6 osób), współpracuje z zespołami w Niemczech i UK, można pracować zdalnie (z okazjonalnymi wizytami w biurze).
Twoje Zadania
- implementacja i udostępnianie użytkownikom serwisów opartych o ML z użyciem serwisu AWS Sagemaker
- optymalizacja dostarczania produktów ML
- jako kluczowa osoba w zespole będziesz tworzyć i wdrażać najlepsze praktyki w obszarze MLOps (IaC, CI/CD)
- dbanie o wydajność, skalowalność i zarządzalność zasobów w pipeline’ach opartych o LLM.
Potrzebujemy, Żebyś Miał (a)
- ponad 5 lat doświadczenia w obszarze Machine Learning lub Data Engineering
- biegłą znajomość języka Python
- doświadczenie z AWS (Sagemaker), lub analogicznym narzędziu (np. Azure ML Studio)
- doświadczenie z PyTorch
- zrozumienie architektury Transformer
- doświadczenie z IaC, CI/CD
- zrozumienie reguł SOLID
- biegłą znajomość języka angielskiego
Oferujemy środowisko z dużym szacunkiem do procesów i praktyk, ale też mocno innowacyjne. Nasz klient to duża, stabilna organizacja, ale o mocno nieformalnej kulturze.
Chcesz porozmawiać? Zaaplikuj!
