AI/ML Engineer (Computer Vision & Physical AI)

🏢 Summary: The role involves designing, developing, and deploying AI and LLM-based solutions in a cloud environment, with a focus on building and enhancing Data, Analytics, MLOps, and LLMOps platforms. The position covers full lifecycle management of machine learning and language models, including deployment, monitoring, and optimization. The engineer will contribute to data architecture and distributed systems supporting AI-driven products. 🗂️ Requirements: Experience as LLM Engineer or similar AI/Data role, Around 3 years of experience with Python, Experience building Data, Analytics, MLOps or LLMOps platforms in cloud environments, Experience with Azure cloud, Knowledge of full ML model lifecycle management in cloud, Experience with Big Data open-source tools: Kafka, Airflow, Presto, Spark, Experience in database design and data modeling, Experience working with distributed systems 📃 Skills: Python, Azure, LLM, AI, MLOps, LLMOps, Kafka, Airflow, Presto, Spark, SQL, BigData 🏢 Description: Dla naszego klienta, innowacyjnej firmy z branży ubezpieczeniowej, poszukujemy : AI / LLM Engineera Zakres obowiązków: Projektowanie, rozwój i wdrażanie rozwiązań opartych o LLM oraz technologie AI w środowisku chmurowym, Tworzenie i rozwój komponentów wspierających budowę nowoczesnych platform Data / Analytics / MLOps / LLMOps, Zarządzanie cyklem życia modeli machine learningowych i rozwiązań opartych o modele językowe, w tym ich wdrażaniem, monitorowaniem i optymalizacją, Współpraca przy budowie i doskonaleniu procesów automatyzujących rozwój, testowanie i utrzymanie rozwiązań AI, Współpraca z zespołami Data, Analytics oraz IT w celu zapewnienia spójności architektury i wysokiej jakości dostarczanych rozwiązań, Udział w projektowaniu architektury danych i rozwiązań rozproszonych wspierających rozwój produktów opartych o AI. Wymagania Doświadczenie na stanowisku LLM Engineer lub w zbliżonej roli z obszaru danych i AI, Około 3 lata doświadczenia z Pythonem, Doświadczenie w tworzeniu i rozwijaniu platform z obszaru Data, Analytics, MLOps lub LLMOps w środowisku chmurowym, preferencyjnie Azure, Znajomość zagadnień związanych z pełnym cyklem życia modeli machine learningowych, w tym ich wdrażaniem, utrzymaniem oraz monitoringiem w środowisku chmurowym, Doświadczenie w pracy z narzędziami open source wykorzystywanymi w ekosystemie Big Data, takimi jak Kafka, Airflow, Presto, Spark, Doświadczenie w projektowaniu baz danych, modelowaniu danych oraz pracy z systemami rozproszonymi, Samodzielność, inicjatywa oraz umiejętność efektywnej pracy w zespole. Pracodawca oferuje: Zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę lub B2B, Atrakcyjne wynagrodzenie, Pracę w trybie hybrydowym lub zdalnym, Elastyczne godziny rozpoczęcia pracy, Pracę w zespole rozwijającym innowacje cyfrowe w obszarze ubezpieczeń, Realną autonomię i wpływ na kierunek rozwoju platformy oraz rozwiązań biznesowych, Dostęp do nowoczesnych narzędzi i rozwiązań cloud-native, Obszerny pakiet benefitów pozapłacowych: prywatna opieka medyczna, karta sportowa, dofinansowanie do szkoleń/studiów/kursów językowych, Zniżki na produkty własne.

🏢 Summary: The offer is for an MLOps / AI Engineer to design, implement and maintain AI/ML solutions for banking and financial sector projects. The role focuses on building MLOps environments, automating training and deployment processes, and managing cloud-based AI infrastructure in production. You will support the full lifecycle of ML models, including monitoring and optimization in production environments. 🗂️ Requirements: 3–4 years of experience as MLOps Engineer, AI Engineer, Machine Learning Engineer or similar, Strong knowledge of Python, Experience building and maintaining ML solutions in production environments, Experience with Docker and containerization, Experience with AWS, Azure or Google Cloud Platform, Knowledge of CI/CD and deployment automation, Experience working with Git, Knowledge of AI/ML model monitoring in production 📃 Skills: Python, Docker, AWS, Azure, GCP, CICD, Git, MLOps, MachineLearning, Monitoring, Cloud 🏢 Description: O projekcie Poszukujemy MLOps / AI Engineera do realizacji innowacyjnych projektów dla sektora bankowego i finansowego. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, wdrażanie oraz utrzymanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz nowoczesne platformy danych. Będziesz współpracować z zespołami Data Science, Data Engineering i DevOps, wspierając cały cykl życia modeli AI – od budowy środowisk treningowych po wdrożenie modeli na środowiska produkcyjne. Twój zakres obowiązków Projektowanie i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie modeli AI/ML Automatyzacja procesów trenowania, testowania oraz wdrażania modeli Budowa i utrzymanie pipeline'ów ML oraz Data Pipelines Monitorowanie jakości, wydajności i stabilności modeli produkcyjnych Współpraca z Data Scientistami oraz zespołami developerskimi Implementacja rozwiązań opartych o Generative AI i Large Language Models (LLM) Zarządzanie infrastrukturą chmurową wspierającą rozwiązania AI Tworzenie dokumentacji technicznej oraz dobrych praktyk w zakresie AI Engineering Optymalizacja kosztów i wydajności środowisk AI/ML Nasze wymagania Minimum 3–4 lata doświadczenia na stanowisku MLOps Engineer, AI Engineer, Machine Learning Engineer lub pokrewnym Bardzo dobra znajomość Python Doświadczenie w budowie i utrzymaniu rozwiązań Machine Learning w środowiskach produkcyjnych Znajomość Docker oraz konteneryzacji aplikacji Doświadczenie z platformami chmurowymi AWS, Azure lub Google Cloud Platform Znajomość CI/CD oraz automatyzacji procesów wdrożeniowych Doświadczenie w pracy z Git Znajomość zagadnień związanych z monitoringiem modeli AI Umiejętność współpracy z zespołami Data Science i Engineering Znajomość języka angielskiego na poziomie B2–C1 Mile widziane Doświadczenie z MLflow Znajomość Apache Airflow Doświadczenie z Kubernetes Praktyczna znajomość PyTorch lub TensorFlow Doświadczenie z Large Language Models (LLM) Znajomość frameworków takich jak LangChain, LangGraph lub LlamaIndex Doświadczenie z bazami wektorowymi (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant) Znajomość rozwiązań RAG (Retrieval-Augmented Generation) Doświadczenie w projektach Generative AI Znajomość Apache Kafka Doświadczenie w sektorze bankowym lub finansowym Oferujemy Udział w nowoczesnych projektach związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym Możliwość pracy zdalnej lub hybrydowej Elastyczne godziny pracy Stabilną współpracę przy długoterminowych projektach Możliwość rozwoju kompetencji w obszarze AI, MLOps i Generative AI Pracę z najnowszymi technologiami chmurowymi i rozwiązaniami AI Współpracę z ekspertami Data Science, AI oraz Cloud Engineering Realny wpływ na rozwój innowacyjnych produktów i usług Atrakcyjne wynagrodzenie adekwatne do doświadczenia i kompetencji Jeżeli chcesz rozwijać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, wdrażać modele ML na skalę produkcyjną oraz uczestniczyć w projektach wykorzystujących Generative AI i LLM – zapraszamy do aplikowania.

🏢 Summary: The role involves developing and maintaining backend components in Python while supporting the implementation of AI-driven features within products. The position focuses on integrating AI/ML components, working with data, and contributing to simple model development and backend services. It is suited for candidates with commercial Python experience and initial hands-on exposure to AI/ML technologies. 🗂️ Requirements: Minimum 2 years of commercial experience with Python, Hands-on experience with AI/ML features, Experience working with APIs, Experience developing backend services, Understanding of software development best practices 📃 Skills: Python, AI, ML, APIs, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, OpenAI, LLM, NLP, AWS, GCP, Azure 🏢 Description: We are looking for a Junior/Regular AI Engineer to join our team and support the development of AI-powered features within our products. This role is ideal for someone with solid Python skills and initial hands-on experience working with AI/ML components. Responsibilities Develop and maintain backend components using Python Support the implementation of AI-driven features and capabilities within products Collaborate with product and engineering teams to integrate AI solutions Work with data and assist in building simple ML/AI models or integrations Contribute to code quality, testing, and documentation Requirements Minimum 2 years of commercial experience with Python Initial hands-on experience with AI/ML features (e.g. working with models, APIs like OpenAI, basic ML pipelines, etc.) Understanding of software development best practices Experience working with APIs and backend services Good problem-solving skills and willingness to learn in the AI space Nice to have Experience with libraries/frameworks such as: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn Familiarity with LLMs, NLP, or Generative AI Experience with cloud platforms (AWS, GCP, Azure) Basic knowledge of data engineering concepts We offer Opportunity to work on real AI-driven products Exposure to modern AI technologies and tools Supportive team and learning environment

🏢 Summary: The role involves developing and maintaining Python-based backend components while supporting the implementation of AI-driven features in products. The position focuses on integrating AI/ML solutions, working with data, and contributing to simple model development and backend services. It is suited for candidates with commercial Python experience and initial hands-on exposure to AI technologies. 🗂️ Requirements: Minimum 2 years commercial experience with Python, Hands-on experience with AI/ML features, Experience working with APIs, Experience developing backend services, Understanding of software development best practices 📃 Skills: Python, AI, ML, APIs, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, OpenAI, LLM, NLP, AWS, GCP, Azure 🏢 Description: We are looking for a Junior/Regular AI Engineer to join our team and support the development of AI-powered features within our products. This role is ideal for someone with solid Python skills and initial hands-on experience working with AI/ML components. Responsibilities Develop and maintain backend components using Python Support the implementation of AI-driven features and capabilities within products Collaborate with product and engineering teams to integrate AI solutions Work with data and assist in building simple ML/AI models or integrations Contribute to code quality, testing, and documentation Requirements Minimum 2 years of commercial experience with Python Initial hands-on experience with AI/ML features (e.g. working with models, APIs like OpenAI, basic ML pipelines, etc.) Understanding of software development best practices Experience working with APIs and backend services Good problem-solving skills and willingness to learn in the AI space Nice to have Experience with libraries/frameworks such as: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn Familiarity with LLMs, NLP, or Generative AI Experience with cloud platforms (AWS, GCP, Azure) Basic knowledge of data engineering concepts We offer Opportunity to work on real AI-driven products Exposure to modern AI technologies and tools Supportive team and learning environment

🏢 Summary: Role focused on designing, building, and deploying AI/ML solutions end-to-end, from data exploration and experimentation to production deployment and MLOps. The position combines Data Science, ML Engineering, and collaboration with business stakeholders to translate data into actionable solutions. You will develop and maintain ML pipelines, monitor models, and contribute to AI standards within the organization. 🗂️ Requirements: Minimum 1.5 years of experience in Data Science, ML Engineering or MLOps, Proficiency in Python, Experience with ML/DL libraries (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch or TensorFlow), Knowledge of SQL, Experience working with structured and unstructured data, Experience building and deploying ML/AI models, Knowledge of Docker, Knowledge of Git or GitHub, Understanding of CI/CD basics, Experience with MLflow, DVC or Weights & Biases, Knowledge of statistics, model validation and A/B testing, English level B2 or higher 📃 Skills: Python, SQL, scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch, TensorFlow, Docker, Git, GitHub, CI/CD, MLflow, DVC, Weights&Biases, MachineLearning, MLOps, Statistics, ABtesting 🏢 Description: Chcesz tworzyć rozwiązania AI, które mają realny wpływ na biznes? Szukamy osoby, która swobodnie porusza się między analizą danych, Machine Learningiem i MLOps, a jednocześnie potrafi rozmawiać z biznesem i przekładać dane na konkretne decyzje oraz wdrożenia. Dołączysz do zespołu rozwijającego nowoczesne rozwiązania AI — od eksploracji danych i eksperymentów, po wdrożenia modeli i rozwój standardów AI w organizacji. Wymagania Min. 1,5 roku doświadczenia w obszarze Data Science, ML Engineering lub MLOps Bardzo dobra znajomość Python oraz bibliotek ML/DL (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch lub TensorFlow) Znajomość SQL oraz pracy z danymi strukturalnymi i niestrukturalnymi Doświadczenie w budowie i wdrażaniu modeli ML/AI Znajomość Docker, Git/GitHub oraz podstaw CI/CD Doświadczenie z narzędziami MLflow, DVC lub Weights & Biases Wiedza z zakresu statystyki, walidacji modeli i testów A/B Umiejętność współpracy z biznesem i prezentowania wyników analiz Analityczne myślenie, dobra organizacja pracy i nastawienie na rezultat Język angielski min. B2 Mile widziane Wykształcenie kierunkowe (informatyka, matematyka, data science lub pokrewne) Doświadczenie w pracy z politykami bezpieczeństwa danych i etyką AI Zadania na stanowisku Analiza danych i identyfikacja obszarów do wykorzystania AI oraz ML Projektowanie, trenowanie i wdrażanie modeli Machine Learning Prowadzenie eksperymentów i monitorowanie jakości modeli po wdrożeniu Rozwój pipeline’ów CI/CD oraz konteneryzacja środowisk ML z użyciem Docker Wersjonowanie modeli, danych i kodu oraz dokumentowanie prac projektowych Współpraca z zespołami Data Engineering, Backend i DevOps Prezentowanie wyników analiz oraz rekomendacji dla biznesu Udział w rozwoju standardów i rozwiązań AI w organizacji Co oferujemy Udział w nowoczesnych projektach AI i Data Science Pracę z nowoczesnym stackiem technologicznym Realny wpływ na rozwój rozwiązań analitycznych w organizacji Wynagrodzenia złożone z podstawy i premii - regulaminowej rozliczanej kwartalnie (budżet premii 10% wynagrodzenia zasadniczego kwartalnego) Możliwość doskonalenia zawodowego - finansowane przez firmę szkolenia i podnoszenie kwalifikacji Pakiet benefitów - prywatna opieka medyczna, ubezpieczenia grupowe, możliwość skorzystania z pakietu sportowego (karta Multisport) Dostęp do platformy e-learningowej z bogatą bazą kursów Imprezy integracyjne

🏢 Summary: The offer is for a Python (AI/ML) Engineer responsible for developing and deploying AI-driven business applications in the Azure cloud environment. The role focuses on building, optimizing and operationalizing AI/ML and LLM-based solutions, including APIs and microservices, with strong emphasis on code quality, testing and DevOps practices. It involves working with Azure AI services to deliver secure, scalable production-ready systems. 🗂️ Requirements: Hands-on experience with Azure AI/ML services (Azure OpenAI, Azure Machine Learning, Cognitive Services), Strong Python experience in AI/ML development, Experience deploying AI models using Docker, Kubernetes and AKS, Experience with CI/CD pipelines and DevOps practices in Azure, Experience building and maintaining RESTful APIs and microservices, Knowledge of Generative AI, LLM and ML, Ability to write and maintain unit tests with high test coverage, English proficiency at minimum B2 level 📃 Skills: Python, Azure, AzureOpenAI, AzureML, CognitiveServices, Docker, Kubernetes, AKS, CI/CD, DevOps, REST, Microservices, LLM, GenerativeAI, ML, NLP 🏢 Description: Wspólnie z naszym Partnerem, jednym z liderów w branży ubezpieczeniowej, poszukujemy osoby na stanowisko Python (AI/ML) Engineer. Projekt dotyczy rozwoju oraz wdrażania aplikacji biznesowych opartych na sztucznej inteligencji w środowisku chmurowym Azure. 📌 Możliwość pracy zdalnej z okazjonalnymi wizytami w biurze (osoby zamieszkujące w okolicy Warszawy/Gdańska - preferowana hybryda raz na tydzień/dwa w biurze) 💡 TWOJA ROLA: Pisanie i utrzymanie testów jednostkowych, zapewnienie odpowiedniego pokrycia testami oraz stosowanie najlepszych praktyk programistycznych (czysty kod, utrzymywalność i optymalizacja wydajności).Tworzenie, rozwijanie i wdrażanie aplikacji opartych na AI/ML z wykorzystaniem usług Azure. Rozwijanie i optymalizowanie rozwiązań opartych na Dużych Modelach Językowych (LLM) dostosowanych do rzeczywistych przypadków biznesowych. Rozwój API i mikroserwisów: Budowanie i utrzymanie API oraz mikroserwisów służących do efektywnego dostarczania rozwiązań AI/ML klientom. Zapewnienie, że wszystkie rozwiązania AI spełniają standardy bezpieczeństwa, wytwarzania oprogramowania i zarządzania. Usprawnianie operacjonalizacji modeli oraz rozwój backendu do inferowania modeli. 🔍 CZEGO OCZEKUJEMY OD CIEBIE? Praktyczne doświadczenie z usługami Azure AI/ML, w tym Azure OpenAI, Azure Machine Learning i Cognitive Services. Znajomość Docker, Kubernetes oraz Azure Kubernetes Service (AKS) w kontekście wdrażania modeli AI. Solidna znajomość pipeline'ów CI/CD oraz najlepszych praktyk DevOps w środowisku Azure. Biegła znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie, minimum na poziomie B2. Doświadczenie w tworzeniu i utrzymaniu RESTful API oraz mikroserwisów. Znajomość Generatywnej AI, LLM, ML oraz (opcjonalnie) technologii NLP. Zaawansowana znajomość języka Python w kontekście rozwoju AI/ML. Mile widziane: Praktyczne doświadczenie w zakresie środków bezpieczeństwa AI i zarządzania modelami. Znajomość inżynierii promptów oraz strategii orkiestracji LLM. Doświadczenie w pracy z bazami danych wektorowych. ✨ OFERUJEMY: 🤖 Nowoczesny proces rekrutacji z AI Rekruterem (AIR) – podczas aplikacji możesz odbyć rozmowę z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon, z natychmiastowym feedbackiem i możliwością powtórzenia rozmowy (liczy się ostatnia wersja). Finalną decyzję zawsze podejmuje Rekruter Connectis. Możliwość pracy zdalnej z okazjonalnymi wizytami w biurze (osoby zamieszkujące w okolicy Warszawy/Gdańska - preferowana hybryda raz na tydzień/dwa w biurze) Możliwość uczestnictwa w spotkaniach integracyjnych oraz meetupach technologicznych, umożliwiających dzielenie się wiedzą i doświadczeniem. Wsparcie dedykowanej osoby kontaktowej z Connectis, dostępnej w celu pomocy w sprawach związanych z projektem. Pracę w zespole ekspertów, w środowisku sprzyjającym wymianie wiedzy. 5000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów. Stabilną, długofalową współpracę w oparciu B2B. Proces zdalny. Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Pragniemy poinformować że skontaktujemy się z wybranymi osobami.

🏢 Summary: AI Engineer role focused on developing and enhancing ML and GenAI/LLM-based solutions for fraud detection, anomaly detection, and transaction analytics in the banking sector. The position involves building scalable applications, creating and optimizing machine learning models, and analyzing large-scale data sets. Work is primarily remote with periodic onsite collaboration. 🗂️ Requirements: Higher education degree in ComputerScience, Mathematics, Physics or related field, Minimum 3 years of commercial experience in DataScience, Experience in building and evaluating MachineLearning models, Hands-on experience with LLM and GenAI models and Embeddings, Strong programming skills in Python 📃 Skills: Python, MachineLearning, DataScience, LLM, GenAI, Embeddings, Spark, Hadoop, Hive, Azure, FastAPI, Spring, REST, PowerBI, CICD 🏢 Description: AI Engineer (GenAI, LLM) Na potrzeby projektów z obszaru dużych modeli językowych LLM/Gen AI poszukujemy osób na stanowisko AI Engineer. Obecnie nasz klient - lider innowacyjnych rozwiązań bankowych pracuje nad autorskim systemem do detekcji fraudów, detekcji anomalii oraz analityki w transakcjach klientów. Lokalizacja: Praca zdalna + praca zespołowa z biura w Warszawie (2x w miesiącu) Główne zadania Rozwój aplikacji, które dotykają milionów klientów każdego dnia Pisanie kodu z dbałością o każdy szczegół Tworzenie nowych modeli ML lub rozwój już istniejących Rozwiązywanie problemów, z którymi nie radzą sobie inne zespoły Analiza TB danych w celu poprawy jakości rozwiązań - oferujemy dużą przestrzeń do pracy kreatywnej Oczekiwania Wykształcenie wyższe na kierunku informatyka, fizyka, matematyka, lub pokrewnym (warunek konieczny) Min. 3 lata doświadczenia komercyjnego w zakresie tworzenia rozwiązań Data Science Wiedza z zakresu tworzenia modeli uczenia maszynowego oraz ich ewaluacji Doświadczenie z dużymi modelami językowymi (LLM), embedingami oraz modelami GenAI Doświadczenie w programowaniu z wykorzystaniem Python Ciągła chęć rozwoju, odpowiedzialność, kreatywność oraz pomysłowość Biegła znajomość j. polskiego, dobra znajomość j. angielskiego Mile widziane: doświadczenie przy pisaniu aplikacji RESTowych (np. Spring albo FastAPI) Doświadczenie w pracy z narzędziami Big Data: Spark, Hadoop, Hive etc. doświadczenie w pracy w chmurze Azure doświadczenie w pracy z PowerBi doświadczenie w pracy z narzędziami CI/CD Oferujemy Stałe wsparcie osobistego agenta , dbającego o Twoją ciągłość projektową, kontakt z klientem, niezbędne formalności, komfort pracy oraz rozwój Stabilny projekt i długofalową współpracę w oparciu o umowę o pracę Rozwój zawodowy nie tylko podczas projektu – możesz zaangażować się w przekazywanie wiedzy innym w ramach oferty 7N Services kierowanej do klientów 7N Dostęp do 7N Learning & Development – platformy rozwojowo-edukacyjnej z webinarami, biblioteką artykułów i raportów branżowych oraz zaproszeniami na wydarzenia rozwojowe – techniczne, biznesowe oraz life-stylowe Udział w wybranych eventach organizowanych przez klienta (wyjazdy integracyjne, spotkania świąteczne) oraz 7N (eventy sportowe) Relacje i dostęp do wiedzy najbardziej doświadczonych ekspertów IT na rynku Narzędzia niezbędne do świadczenia usług Pracę hybrydową z przewagą pracy zdalnej z dowolnego miejsca w Polsce (90%) Spotkanie zespołowe w biurze klienta w Warszawie raz na 2 tygodnie Pakiet benefitów zaplanowany od A do Z, czyli dofinansowanie do opieki medycznej, ubezpieczenia na życie, karty sportowej dla Ciebie i Twoich bliskich, a także zniżki do sklepów w Polsce i za granicą.

🏢 Summary: DevOps Engineer role focused on designing and maintaining AI-driven CI/CD pipelines and deploying machine learning models across cloud and hybrid environments. The position involves integrating AI/ML tools into DevOps processes, optimizing infrastructure for AI workloads, and ensuring security and high availability. The engineer will work with modern cloud platforms and data technologies in international, agile projects. 🗂️ Requirements: Bachelor’s degree in Engineering, IT, Science or related field, Minimum 5 years of experience in DevOps or similar role, Hands-on experience with DevOps tools in AI/ML workflows, Experience with cloud platforms and AI/ML services, Experience deploying and scaling ML models in production, Proficiency in scripting or programming languages, Experience implementing automated testing for AI workflows, Knowledge of secure environments for AI-driven systems 📃 Skills: Jenkins, GitHubActions, Kubernetes, Docker, Terraform, AWS, Azure, GCP, MLflow, Kubeflow, Airflow, Python, Bash, YAML, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Grafana, AIOps 🏢 Description: About the role As a DevOps Engineer with AI integration skills, you will collaborate across multiple implementation streams and work closely with agile teams to achieve project and client goals. We are looking for passionate engineers ready to move our projects to the next level by leveraging modern technology stacks and AI-driven solutions. You will participate in international projects based on the latest data technologies and cloud platforms. Your key responsibilities Design and maintain CI/CD pipelines incorporating AI/ML tools and frameworks. Collaborate with AI teams to deploy and scale machine learning models in production environments. Integrate AI-based monitoring, alerting, and analytics tools to improve pipeline visibility and enable predictive analysis. Optimize infrastructure resource utilization for AI applications across cloud, on-premises, and hybrid environments. Ensure strong security practices within AI-driven pipeline ecosystems. Troubleshoot pipeline and infrastructure issues, especially those involving AI components, and ensure high availability. Monitor system performance and implement improvements using AI-enhanced tools. Skills and attributes for success Hands-on experience with DevOps tools such as Jenkins, GitHub Actions, Kubernetes, Docker, and Terraform. Strong understanding of cloud platforms (AWS, Azure, Google Cloud) and their AI/ML services. Familiarity with AI workflow tools such as MLflow, Kubeflow, or Airflow. Proficiency in scripting and programming languages (Python, Bash, YAML, etc.). Ability to implement automated testing frameworks for validating AI models and workflows. Experience building secure environments for AI-driven systems. Experience integrating AI-powered monitoring tools (AIOps, Grafana with ML plugins, or custom AI diagnostics). Requirements Bachelor’s degree in Engineering, IT, Science, or a related technical field. At least 5 years of experience in a corporate IT environment in a similar role. Proven experience with DevOps tools and frameworks used in AI/ML workflows. Strong communication skills and ability to collaborate with global teams. Nice to have Certifications in DevOps or AI/ML (e.g., Kubernetes, AWS Machine Learning Specialty). Experience working with AIOps platforms. Knowledge of specialized data pipeline automation tools for machine learning. Hands-on experience with AI/ML frameworks such as TensorFlow, PyTorch, or Scikit-learn in production environments.

🏢 Summary: The role focuses on engineering production-grade AI features such as semantic search, intelligent assistants, and automated risk scoring by integrating external AI providers into a cybersecurity platform. You will own the full lifecycle from prototype to reliable, monitored production services, primarily using Python on Azure. This position emphasizes robust software engineering practices over model research or training. 🗂️ Requirements: 5+ years of professional experience building production systems in Python, Expert-level Python programming skills, Experience with ML frameworks and libraries, Proven experience shipping and operating production software, Experience integrating external APIs in production environments, Strong understanding of software architecture and design patterns, Practical experience with CI/CD pipelines, Experience with containerization using Docker, Understanding of AI/ML concepts including LLMs, embeddings, prompt engineering, RAG, Experience with unit and integration testing and mocking external services, Polish work permit, Professional proficiency in English 📃 Skills: Python, Azure, OpenAI, Anthropic, Docker, CI/CD, FastAPI, Flask, Pinecone, Weaviate, Chroma, .NET, REST, LLMs, RAG, Embeddings, Git 🏢 Description: About the Role As a Senior AI/ML Engineer you will be building AI-powered features at the core of our platform - semantic search, an intelligent assistant, automated risk scoring, and much more. We mainly integrate with external AI model providers (OpenAI, Anthropic, and others) to deliver these capabilities to our clients and internal users. This is a software engineering role, not a data science or ML research position. You won't train models from scratch or publish papers. You'll engineer production-grade systems that leverage AI to solve real cybersecurity problems. If you're a strong Python engineer excited about making AI reliable, maintainable, and impactful — we want to talk to you. We're looking for a versatile software engineer to own the journey from AI prototype to reliable production system: building robust integrations with external AI providers or fine-tuned models, standardizing our Python codebase and release pipelines, and ensuring our AI features meet the same quality bar as any other production service. What You'll Do Ship AI features end to end - from integration design through deployment to monitoring in production. You'll build and maintain Python services that power our AI-driven capabilities on Azure. Build production-ready AI / ML integrations - including retry logic, rate limiting, cost monitoring, fallback strategies, and abstraction layers that allow us to swap between model providers. Turn proofs of concept into reliable software - collaborate with our AI experts (who bring deep ML/data science expertise) to take working prototypes and engineer them into tested, documented, production-grade services. Standardize Python engineering practices - establish and evolve our code organization, testing strategies, CI/CD pipelines, and release processes for AI/ML features. Design clean service boundaries - our platform's core runs on .NET. You'll design and maintain well-defined APIs between the Python/AI layer and the rest of the system. Mentor and share knowledge - help other engineers grow their Python and AI engineering skills, and bring engineering rigor to the broader team's practices. Contribute to architecture decisions - work closely with other teams to shape how AI capabilities evolve within the platform. Who You Are Must-Haves 🔹 5+ years of professional experience building and maintaining production systems in Python. 🔹 Expert-level programming skills and proficiency with common ML frameworks and libraries. 🔹 A track record of shipping and operating software - not just building prototypes. You care about testing, monitoring, logging, and what happens after deployment. 🔹 Experience integrating external APIs in production systems - ideally AI/LLM provider APIs (OpenAI, Anthropic, Azure AI, or similar), but strong API integration experience in any domain counts. 🔹 Solid understanding of software architecture and design patterns - you have opinions about how to structure a Python project and can articulate trade-offs. 🔹 Practical knowledge of CI/CD pipelines, containerization (Docker), and modern development workflows. 🔹 A working understanding of AI/ML concepts - you know what embeddings, LLMs, prompt engineering, and RAG are. You can have a productive technical conversation with an ML specialist without needing every concept explained from scratch. 🔹 Experience with testing strategies - unit tests, integration tests, mocking external services. You instinctively write tests, not as an afterthought. 🔹 A highly adaptable, problem-solving and result-oriented mindset with the ability to work independently and take ownership in a fast-paced and dynamic environment. 🔹 Strong communication skills in English (our working language). 🔹 Willingness to learn continuously and share what you learn with the team. Nice-to-Haves 🔸 Experience with Azure cloud services. 🔸 Familiarity with FastAPI, Flask, or similar Python web frameworks. 🔸 Exposure to MLOps tooling or practices (model versioning, experiment tracking, feature stores). 🔸 Hands-on experience in Document AI / Intelligent Document Processing using traditional models and Generative AI. 🔸 Experience with vector databases (Pinecone, Weaviate, Chroma, or similar). 🔸 Any experience with .NET - helpful for cross-team collaboration, but not expected. 🔸 Background in or interest in cybersecurity as a domain. Your Team You'll join our Synapse team - a small, focused group responsible for all AI/ML capabilities within our platform. The team consists of: -> Team Leader / Architect - provides high-level architectural guidance, planning, and cross-stack delivery. -> AI / ML Engineer - deep expertise in AI/ML and data science. Your counterbalance: they bring the ML knowledge, you bring the production engineering discipline. -> AI / Backend Engineer - transitioning from .NET into AI engineering. A teammate you'll mentor and grow alongside. -> You - the person who bridges the gap between AI prototypes and reliable production systems. Why Join Us? / What We Offer: Competitive salary and benefits package. Remote work options and flexible working hours. Actual impact on the choice and shape of solutions developed. Opportunities for professional growth and development. Training and conference budget. A collaborative, innovative work environment with an iterative agile approach. The role is for six months with the possibility of extension. Both full-time and part-time cooperation are possible.

🏢 Summary: The offer is for a senior AI/ML Engineer to design and maintain Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines and integrate Large Language Models into applications, supported by REST API development and Postgres schema optimization. The role involves advanced research, rapid adoption of emerging AI/ML methods, and building scalable AI-driven systems in a secure onsite environment. It requires strong experience in applied AI engineering and production-grade integrations. 🗂️ Requirements: Active TS/SCI with Polygraph, US citizenship, Full-time onsite availability, Minimum 6–8 years of professional experience depending on degree, Experience building RAG-based AI/ML applications, Strong proficiency in Python, Experience integrating LLMs into applications, Experience developing and maintaining REST APIs, Experience designing or optimizing Postgres schemas, Ability to conduct independent AI/ML research and apply advanced analytical problem-solving 📃 Skills: Python, RAG, LLM, REST, Postgres, SQL, APIs, MachineLearning, DeepLearning, NLP, GenerativeAI, ReinforcementLearning, ComputerVision, VectorDatabases, AWS, Docker 🏢 Description: Closure Technologies is seeking a AI/ML Engineer who will Implement and maintain Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines and integrate Large Language Models (LLMs) into applications, supported by API development and optimizing data storage through Postgres schema refinement. Clearance Requirement: TS/SCI with Polygraph Key Responsibilities: Implement and maintain RAG pipelines, including document processing, embedding generation, retrieval configuration, and prompt assembly. Integrate LLMs into applications using available APIs and frameworks. Develop and maintain REST API interactions to support data retrieval and system integration. Design or refine Postgres schemas to improve data organization and query performance. Required Qualifications: Demonstrated ability to conduct independent technical research, evaluate emerging AI/ML approaches, and apply advanced analytical problem-solving comparable to PhD-level research environments. Ability to rapidly learn and apply new AI/ML methodologies, tools, and frameworks in support of evolving mission requirements. Experience developing AI/ML applications focused on Retrieval-Augmented Generation (RAG), semantic retrieval, LLM integration, or related AI workflows. Strong proficiency in Python and modern AI/ML libraries, frameworks, and API integrations. Active/current TS/SCI with required polygraph. Willingness to work onsite full time. US citizenship required. Senior Labor Category: Minimum 8 years of experience with a Bachelor's degree; or 7 years of experience with a Masters degree; or 6 years of experience with a Doctorate Preferred Qualifications: Advanced research experience in machine learning, deep learning, natural language processing, generative AI, reinforcement learning, computer vision, or related disciplines. Experience publishing research, contributing to open-source AI/ML initiatives, or leading experimental and prototype development efforts. Familiarity with model evaluation frameworks, fine-tuning workflows, inference optimization, and AI observability/monitoring tools. Experience with vector databases, AWS/cloud environments, Docker, and containerized AI/ML development workflows. Experience designing and integrating REST APIs and scalable data architectures.