AI Developer | Branża ubezpieczeniowa

O kliencie

Klient jest liderem rynku ubezpieczeniowego i inwestuje w transformację cyfrową, rozwój analityki danych oraz AI. Projekt daje możliwość pracy nad wyzwaniami biznesowymi w skali milionów klientów, z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi i dużych zbiorów danych, we współpracy z ekspertami data science, aktuariatu i IT oraz z wpływem na procesy decyzyjne.

Model współpracy

Hybrydowy – projekt wymaga obecności w biurze w Warszawie 3 dni w tygodniu.

Realizację projektu ułatwi Ci

• Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze Data Science lub AI, w tym co najmniej rok pracy przy produkcyjnych wdrożeniach rozwiązań AI.
• Bardzo dobra znajomość języka Python (m.in. pandas, scikit-learn, PyTorch lub TensorFlow) oraz SQL.
• Praktyczne doświadczenie w obszarze MLOps z wykorzystaniem Azure Machine Learning, MLflow, Docker, Kubernetes oraz narzędzi CI/CD.
• Znajomość technik NLP, OCR oraz przetwarzania danych niestrukturyzowanych.
• Doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi Microsoft Azure oraz Google Cloud Platform (GCP).
• Znajomość zagadnień związanych z AI Governance oraz wymogami AI Act.
• Wykształcenie wyższe techniczne (informatyka, matematyka, nauki ścisłe, inżynieria lub pokrewne).
• Umiejętność analitycznego myślenia i skutecznego rozwiązywania złożonych problemów.
• Umiejętność komunikowania zagadnień technicznych osobom nietechnicznym.
• Proaktywne podejście, samodzielność oraz odpowiedzialność za realizację zadań od koncepcji do wdrożenia.

Mile widziane

• Doświadczenie z Azure AI Foundry, Azure AI Search, Power Platform.
• Certyfikaty Azure: Data Scientist (DP-100), AI Engineer (AI-102), AI Fundamentals (AI-900).
• Znajomość branży ubezpieczeniowej oraz specyfiki procesów biznesowych.
• Doświadczenie z narzędziami integracyjnymi (Kafka, ESB).
• Praktyka w obsłudze Git oraz metodologii Agile/Scrum.

Twój wkład do projektu

• Projektowanie, rozwój i wdrażanie rozwiązań AI/ML oraz GenAI w środowisku Azure.
• Budowa, rozwój i optymalizacja pipeline’ów MLOps oraz LLMOps.
• Integracja rozwiązań AI z istniejącymi systemami i architekturą hybrydową organizacji.
• Tworzenie i rozwój rozwiązań RAG z wykorzystaniem Azure AI Search oraz modeli Azure OpenAI.
• Trenowanie, dostrajanie i monitorowanie modeli AI z wykorzystaniem Azure AI Foundry i Azure Machine Learning.
• Automatyzacja procesów wdrożeniowych z wykorzystaniem Docker, Kubernetes, MLflow oraz narzędzi CI/CD.
• Monitorowanie jakości, wydajności i bezpieczeństwa modeli AI oraz zarządzanie ich cyklem życia.
• Przygotowywanie dokumentacji technicznej i zapewnienie zgodności rozwiązań z wymaganiami AI Act.
• Analiza, diagnozowanie i rozwiązywanie problemów związanych z działaniem modeli AI oraz obsługa incydentów.
• Współpraca z zespołami biznesowymi i technicznymi przy projektowaniu oraz wdrażaniu rozwiązań AI.
• Przygotowywanie materiałów szkoleniowych, prezentowanie rezultatów prac i dzielenie się wiedzą z interesariuszami.

Benefity

• Indywidualne wsparcie Service Delivery Managera w planowaniu ścieżki kariery i dbaniu o komfort pracy w projekcie.
• Szkolenia, certyfikaty i konferencje – dofinansowanie lub pełne pokrycie kosztów rozwoju kompetencji technicznych.
• Możliwość zmiany projektu i dopasowania kolejnego do preferencji.
• Wyjścia integracyjne, aktywności sportowe i webinary.
• Wsparcie inicjatyw sportowych i wynajmu sal treningowych.
• Pakiet zdrowotny: prywatna opieka, karta sportowa, ubezpieczenie i wsparcie psychologiczne.
• Elastyczne benefity: możliwość przeznaczania punktów na wybrane świadczenia.