Job description
- Podstawowe zrozumienie zagadnień z zakresu machine learningu, przetwarzania języka naturalnego lub systemów rekomendacji.
- Ogólna wiedza o kluczowych elementach architektury IT, takich jak API, mikroserwisy czy mechanizmy integracyjne.
- Znajomość jednego z języków programowania — Python, Java lub C# — najlepiej w kontekście tworzenia modeli ML lub aplikacji backendowych.
- Wstępna orientacja w usługach chmurowych (Azure, AWS bądź GCP) oraz zainteresowanie tematyką MLOps.
- Umiejętność korzystania z systemów kontroli wersji, w szczególności Git.
- Zdolność przygotowywania prostych modułów, prototypów lub wstępnych wersji rozwiązań AI.
- Wsparcie bardziej doświadczonych architektów w opracowywaniu skalowalnych systemów.
- Elementarna umiejętność monitorowania jakości modeli oraz pracy z pipeline’ami danych.
- Gotowość do realizacji zadań obejmujących przygotowanie i aktualizację dokumentacji technicznej.
- Motywacja do nauki projektowania architektury AI na dużą skalę oraz pracy z metodami architektonicznymi.
- Zdolność analizowania potrzeb projektowych i wspierania identyfikacji potencjalnych ryzyk technologicznych.
- Gotowość do współpracy z zespołami developerskimi, data science oraz przedstawicielami biznesu.
- Podstawowa wiedza na temat bezpieczeństwa informacji i regulacji RODO będzie atutem.
- Pierwsze doświadczenia zawodowe lub stażowe w obszarach ML, data science, backendu albo technologii chmurowych.
- Certyfikaty lub szkolenia takie jak Azure Fundamentals, AWS Cloud Practitioner czy Google Associate Cloud Engineer.
- Znajomość podstaw konteneryzacji i orkiestracji, np. Docker, Kubernetes, a także narzędzi jak Airflow.
- Umiejętność klarownego przedstawiania rezultatów swojej pracy.
- Pracę na kontrakcie B2B
- Prezenty na różne okazje
- Wydarzenia firmowe