Python / AI Developer @ apreel Sp. z o.o.

Oferta:

• Lokalizacja: Warszawa/ Wola - praca hybrydowa, 1x w tygodniu w biurze
• Zatrudnienie: przez apreel na zasadach B2B
• Stawka: do 1 7 5zł netto/ h
• Start: asap
• Współpraca: długofalowa

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 (pierwszego lub wyższego stopnia) w dziedzinie technicznej (Matematyka, Informatyka, Nauki Ścisłe, Inżynieria )
• Umiejętności analityczne i konceptualne z ustrukturyzowanym podejściem do rozwiązywania problemów.
• Umiejętność komunikowania złożonych zagadnień technicznych odbiorcom nietechnicznym.
• Proaktywna postawa i gotowość do przejmowania odpowiedzialności od pomysłu do implementacji.

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 .

Oferta:

• Lokalizacja: Warszawa/ Wola - praca hybrydowa, 1x w tygodniu w biurze
• Zatrudnienie: przez apreel na zasadach B2B
• Stawka: do 1 7 5zł netto/ h
• Start: asap
• Współpraca: długofalowa

,( Tworzenie rozwiązań AI w branży ubezpieczeniowej: , 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, Kubernetes oraz systemów CI/CD. , Integracja rozwiązań AI z ekosystemem systemów Klienta (ponad 30 systemów w architekturze hybrydowej). , Implementacja zaawansowanych rozwiązań RAG (Azure AI Search ) oraz praca z najnowszymi modelami 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 oraz prezentacja wyników dla różnych grup odbiorców ) Requirements: Python, AI, C, Azure, Machine learning, MLOps, MLflow, Docker, Kubernetes, CD, R, Data science, pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, SQL, Azure ML, NLP, GCP, CIS, Power Platform, Kafka, ESB, Git Tools: Jira, Confluence, GIT, Agile, Scrum. Additionally: Remote work.