AI Developer

Dla naszego klienta poszukujemy osoby na stanowisko AI Developer , która dołączy do zespołu rozwijającego rozwiązania wykorzystujące AI/ML i GenAI w obszarze obsługi szkód i świadczeń. Rola obejmuje projektowanie, rozwój i wdrażanie rozwiązań AI , ich integrację z systemami biznesowymi oraz pracę nad rozwiązaniami opartymi o LLM, RAG, Agentic AI i Azure AI . Osoba na tym stanowisku będzie również wspierać MLOps/LLMOps, monitoring modeli, jakość implementacji oraz standardy techniczne , a także współpracować z zespołami biznesowymi i IT przy wdrażaniu i utrzymaniu rozwiązań AI. Oferujemy Umowa B2B oraz stabilna, długoterminowa współpraca Prywatna opieka medyczna Luxmed Karta sportowa Multisport Praca hybrydowa (3 x w tygodniu przyjazd do biura w Warszawie)

Daily tasks

• Tworzenie, rozwój i wdrażanie rozwiązań AI/ML oraz GenAI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning.
• Rozwijanie i optymalizacja procesów MLOps/LLMOps, w tym pracy z MLflow, Dockerem, Kubernetesem/AKS oraz CI/CD.
• Budowa rozwiązań opartych o LLM i RAG, z wykorzystaniem Azure AI Search i Azure OpenAI.
• Integracja rozwiązań AI z systemami biznesowymi i aplikacjami obsługującymi procesy szkodowe.
• Wspieranie zgodności rozwiązań z wymaganiami AI Governance i AI Act, w tym dokumentacja techniczna i monitoring modeli.
• Współpraca z zespołami biznesowymi i IT przy wdrażaniu, rozwoju i adopcji rozwiązań AI.

Requirements

Min. 3 lata doświadczenia jako AI Engineer / AI Developer lub w podobnej roli, w tym min. 1 rok przy wdrożeniach produkcyjnych. Bardzo dobra znajomość Pythona oraz doświadczenie z GenAI, LLM, RAG, Agentic AI, Prompt Engineeringiem i ewaluacją jakości modeli. Praktyczna znajomość Microsoft Azure , w szczególności Azure AI Foundry , Azure Machine Learning, Azure AI Search oraz Azure OpenAI. Doświadczenie z MLOps / LLMOps : Azure ML Pipelines, MLflow, Docker, Kubernetes/AKS, Terraform oraz CI/CD dla modeli AI. Znajomość Git, GitHub, GitHub Actions, Azure DevOps, a także Branching Strategy i Release Management. Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi poprzez REST API, OpenAPI/Swagger, komunikację asynchroniczną / event-driven oraz integracje międzyplatformowe. Znajomość Vector Search, Embedding Models, dokumentowych baz wiedzy dla RAG, Model Monitoring i Model Registry. Znajomość architektury rozwiązań AI, w tym mikroserwisów, architektury chmurowej Azure, systemów rozproszonych i wysokodostępnych usług AI. Mile widziane Znajomość zagadnień związanych z AI Governance i AI Act. Certyfikaty Microsoft Azure, np. DP-100, AI-102 lub AI-900. Doświadczenie w branży ubezpieczeniowej i znajomość jej procesów biznesowych

Must have: Python, Azure, LLM, RAG, GenAI, Agentic AI, Azure AI Foundry, MLOps, Git, REST API