Senior AI Developer [M/F]
Summary
Senior AI developer who designs, builds and deploys production AI/ML and GenAI solutions (LLM, RAG, AI agents) for a new insurance claims-handling system, including MLOps/LLMOps pipelines, integrations with business systems on Azure, and compliance with AI governance and the AI Act.
Celem projektu jest zaprojektowanie, rozwój i wdrożenie skalowalnych oraz bezpiecznych rozwiązań AI/ML i GenAI wspierających nowy system obsługi szkód oraz ekosystem aplikacji szkodowych.
Projekt obejmuje budowę produkcyjnych rozwiązań wykorzystujących m.in. LLM, RAG i AI Agents, ich integrację z istniejącymi systemami biznesowymi oraz stworzenie standardów i procesów MLOps/LLMOps zapewniających jakość, monitorowanie, bezpieczeństwo i efektywne zarządzanie cyklem życia modeli i aplikacji AI.
Istotnym elementem projektu jest również zapewnienie zgodności rozwijanych rozwiązań z obowiązującymi wymaganiami w zakresie AI Governance, bezpieczeństwa i AI Act, a także stworzenie podstaw do skalowania wykorzystania AI w procesach obsługi szkód.
- Minimum 3 lata doświadczenia na stanowisku AI Engineer, AI Developer, Machine Learning Engineer lub na podobnym stanowisku, w tym minimum 1 rok doświadczenia w produkcyjnych wdrożeniach rozwiązań AI/ML.
- Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań wykorzystujących GenAI, LLM, RAG oraz AI Agents.
- Doświadczenie w projektowaniu i implementacji orkiestracji procesów opartych na AI.
- Bardzo dobra znajomość języka Python.
- Praktyczne doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów MLOps/LLMOps.
- Doświadczenie w pracy z Azure Machine Learning, MLflow, Docker, Kubernetes oraz narzędziami CI/CD.
- Praktyczna znajomość platformy Microsoft Azure, w szczególności usług wspierających budowę i wdrażanie rozwiązań AI/ML i GenAI.
- Doświadczenie w pracy z Azure AI Foundry, Azure OpenAI oraz Azure AI Search.
- Doświadczenie w projektowaniu i implementacji rozwiązań RAG, w tym pracy z bazami wektorowymi / wyszukiwaniem semantycznym.
- Znajomość prompt engineering oraz metod ewaluacji jakości odpowiedzi generowanych przez modele LLM.
- Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi z wykorzystaniem REST API, komunikacji asynchronicznej oraz platform integracyjnych.
- Praktyczna znajomość narzędzi do zarządzania kodem źródłowym, w szczególności Git, Azure DevOps lub GitHub.