Machine Learning Engineer (LLM)

Machine Learning Engineer (LLM)
Jesteśmy polską firmą technologiczną z ponad 28-letnim doświadczeniem jako partner cyfrowej transformacji handlu. Realizujemy międzynarodowe projekty dla topowych marek. Znajdziesz u nas stabilne zatrudnienie, a jednocześnie luźną, niezobowiązującą atmosferę. Nasza organizacja opiera się na kulturze otwartości i dzielenia się wiedzą. Dowiedz się kogo szukamy i zaaplikuj, jeśli spełniamy Twoje oczekiwania 😉
🟪Budowanie i rozwój rozwiązań ML i AI w oparciu o dane strukturalne i/lub niestrukturalne
🟪Przygotowywanie danych: czyszczenie, transformacje, feature engineering
🟪 Wdrażanie rozwiązań opartych o LLM, np. chatbotów, RAG i semantic search
🟪 Integracja rozwiązań ML / AI z istniejącymi systemami, pipeline’ami oraz bazami danych
🟪 Współpraca z zespołami data engineering, DevOps i produktowymi przy wdrażaniu rozwiązań na produkcję
🟪 Monitorowanie i utrzymanie rozwiązań po wdrożeniu, w tym analiza jakości, driftu i potrzeby retrainingu
🟪 Analiza problemów biznesowych i technicznych oraz proponowanie adekwatnych rozwiązań
🟪 Dokumentowanie podejmowanych decyzji i wykonanych prac
🟪Machine Learning i Data
– dobre podstawy Machine Learning
– umiejętność doboru modelu, metryk i walidacji
– praktyczna praca z danymi: czyszczenie, transformacje, feature engineering
– bardzo dobra znajomość SQL (np. PostgreSQL)
– podstawowa orientacja w NoSQL
🟪Programowanie i software engineering
– bardzo dobra znajomość Pythona
– pisanie kodu produkcyjnego, nie tylko notebooków
– clean code, SOLID, podstawowe wzorce projektowe
– testy, debugowanie, refaktoryzacja
– znajomość podstaw projektowania API
– algorytmy i struktury danych
– podstawy złożoności obliczeniowej
– podstawy współbieżności i równoległości
🟪MLOps / wdrożenie
– umiejętność budowy i utrzymania pipeline’ów ML / Data
– podstawy deploymentu modeli
– Docker
– CI/CD
– monitoring i utrzymanie rozwiązań produkcyjnych
🟪Komunikacja i biznes
– umiejętność przełożenia problemu biznesowego na rozwiązanie techniczne
– dobra komunikacja z biznesem, klientami i zespołem
– ownership i odpowiedzialność za efekt końcowy
– znajomość j. angielskiego na poziomie przynajmniej B2
🟪Podejście do AI
– otwartość na korzystanie z narzędzi AI w pracy
– praktyczne używanie narzędzi typu open code/codex/claude code
– świadomość ograniczeń: błędy, halucynacje, bezpieczeństwo, jakość kodu
🟪Praktyczna znajomość nowoczesnych rozwiązań AI
– praktyczna wiedza w zakresie LLM-ów i ich zastosowań,
– umiejętność zbudowania prostego rozwiązania typu chatbot, RAG, semantic search,
– znajomość baz wektorowych (np. Qdrant, PGVector, Milvus)
– doświadczenie w pracy z frameworkami typu LangChain, LangGraph lub podobnymi
🟪Jesteś absolwentem/absolwentką studiów informatycznych, matematycznych, statystycznych lub pokrewnych
🟪Masz doświadczenie z chmurami AWS (preferowany), Google Cloud Platform czy Azure
🟪Wiesz czym jest CV (computer vision)
🟪Posiadasz doświadczenie we współpracy z interesariuszami i zbieraniu wymagań biznesowych
🟪Masz wiedzę z zakresu etyki AI, ograniczania uprzedzeń i odpowiedzialnego rozwoju technologii
🟪 Kartę Multisport – abyś mógł zadbać o aktywność i energię po pracy,
🟪 Prywatną opiekę medyczną – Twoje zdrowie jest dla nas priorytetem,
🟪 Ubezpieczenie na życie – dodatkowe bezpieczeństwo dla Ciebie i Twoich bliskich,
🟪 Grupowe zajęcia języka angielskiego z lektorem oraz darmowy dostęp do eTutor – bo rozwój językowy otwiera nowe możliwości,
🟪 Firmową bibliotekę – pełną inspirujących książek i materiałów,
🟪 Zespołowy budżet rozwojowy oraz godziny rozwojowe w ramach pracy – inwestujemy w Twój rozwój zawodowy i osobisty,
🟪 Wellbeing Week – czas na zadbanie o równowagę, zdrowie i dobrą energię całego zespołu.
Jak wygląda nasz proces rekrutacyjny?
1️⃣Aplikujesz na ogłoszenie - Wysyłasz swoje CV, a my nie możemy się doczekać, żeby je zobaczyć.
2️⃣Nasza rekruterka, Ania zadzwoni do Ciebie by umówić spotkanie i przesłać Ci zadanie do wykonania
3️⃣Następnie odbędzie się rozmowa rekrutacyjna + weryfikacja techniczna z wcześniej wspomnianą Anią oraz jednym z naszych Data Scientist
3️⃣Spotkanie z managerem
4️⃣Decyzja - po wszystkim do dwóch tygodni wrócimy do Ciebie z odpowiedzią, trzymamy kciuki! 🤞