AI ML Solutions Architect

W ITLT pomagamy naszym zaprzyjaźnionym firmom przekształcać ambitne pomysły w cyfrową rzeczywistość. Z nastawieniem na wyzwania, ciekawość technologii i zwinność - współtworzymy wyjątkowe rozwiązania IT. Aktualnie poszukujemy osób na stanowisko: AI/ML Solutions Architect Konkrety: Stawka: 200 - 220/230 PLN/h na FV Miejsce pracy/praca zdalna: Zapewniamy dużą swobodę pracy zdalnej, przy czym zapraszamy 2x/tydzień do naszego warszawskiego biura Wymiar pracy: Fulltime Sektor: Petrol/Convenience Retail Projekt: Projekt AI - Visual Similarity Search do automatycznej weryfikacji zgodności ekspozycji produktów w sklepach z planogramem Zespół: Współpraca z AI/ML Engineerem, DevOps Engineerem, Product Ownerem oraz zespołem AI Security Proces rekrutacji: 1-etapowy (spotkanie zdalne via MS Teams). Sporadycznie możliwe dodatkowe krótkie spotkanie - połączone z decyzją Szacowany czas trwania projektu: Długoterminowy/bezterminowy Czas pracy/Strefa czasowa: Standardowe polskie godziny pracy Technologie/tematy na projekcie: Python, PyTorch / TensorFlow, Hugging Face, AWS (SageMaker, EC2 GPU, Bedrock), modele computer vision (RF-DETR / YOLO), DINOv2, OCR, embeddings, vector databases (Pinecone), Roboflow Inference, RAG, MLOps (MLflow / Kubeflow), API, RELEX Do Twoich głównych obowiązków na tym stanowisku należeć będzie: Projektowanie architektury AI/ML end-to-end Projektowanie pipeline'u computer vision i wyszukiwania wektorowego Dobór modeli i technologii; optymalizacja kosztów i decyzje build vs. buy; integracja z systemami backend i RELEX Definiowanie kontraktów API oraz progów jakości Nadzór architektoniczny nad pracą AI/ML Engineera Projektowanie monitoringu, wersjonowania i rollbacków modeli Analiza licencji open source Współpraca z AI Security w zakresie bezpieczeństwa i zgodności z GDPR oraz EU AI Act Dokumentacja architektury i mentoring zespołu Ta oferta będzie idealna dla Ciebie, jeśli posiadasz: Doświadczenie i kompetencje architektoniczne 5+ lat doświadczenia w Software Architecture, w tym minimum 2-3 lata w architekturze systemów AI/ML. Doświadczenie w projektowaniu architektury systemów AI/ML end-to-end - od PoC do produkcji. Doświadczenie w podejmowaniu decyzji architektonicznych z uwzględnieniem kosztów, skalowalności, wydajności, czasu wdrożenia i ryzyka technologicznego. Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z istniejącymi systemami, API i infrastrukturą danych. Doświadczenie w prowadzeniu technicznym zespołów lub mentoringu AI/ML Engineers. AI/ML i Computer Vision Bardzo dobra znajomość Machine Learning, Deep Learning oraz architektur NLP/LLM. Praktyczne doświadczenie z produkcyjnymi pipeline'ami Computer Vision - nie tylko projektami badawczymi. Doświadczenie w obszarach: Object Detection. Image Embeddings i modeli embeddingowych. Vector Search oraz Hybrid Search. Multi-signal Retrieval/Ranking - łączenie różnych sygnałów wyszukiwania i oceny dopasowania. Znajomość ekosystemu modeli DETR/YOLO oraz narzędzi takich jak Roboflow lub rozwiązania alternatywne. Doświadczenie z Vector Databases - np. Pinecone lub rozwiązaniami równoważnymi. Doświadczenie w projektowaniu RAG pipelines i rozwiązaniach Agentic AI. Technologie i infrastruktura Praktyczna znajomość Python. Znajomość frameworków ML: PyTorch, TensorFlow lub Hugging Face. Doświadczenie z platformami chmurowymi AWS, Azure lub GCP oraz ich usługami AI/ML. Znajomość AWS w kontekście AI/ML i infrastruktury GPU, w szczególności SageMaker, EC2 GPU i Bedrock. Doświadczenie z narzędziami MLOps - np. MLflow, Kubeflow, SageMaker - oraz CI/CD dla pipeline'ów ML. Znajomość zagadnień Data Architecture, API Design i System Integration Patterns. Umiejętność projektowania kontraktów API między pipeline'em AI a pozostałymi systemami, w tym definiowania obsługi wyników o niskiej pewności dopasowania. MLOps, jakość i utrzymanie modeli Umiejętność definiowania strategii wersjonowania modeli i danych oraz procesu wdrażania i wycofywania modeli. Znajomość monitorowania jakości modeli, wykrywania model/data drift i określania kryteriów retrainingu. Doświadczenie w definiowaniu mierzalnych wskaźników jakości, np. precision, recall i false-positive rate. Umiejętność projektowania mechanizmów ciągłego doskonalenia modeli i indeksów na podstawie nowych danych produkcyjnych. Architektura, koszty i decyzje technologiczne Umiejętność podejmowania decyzji Build vs. Buy z uwzględnieniem TCO, kosztów infrastruktury i ryzyka vendor lock-in. Doświadczenie w ocenie opłacalności self-hosted GPU vs. managed/SaaS inference. Umiejętność doboru modeli i komponentów z uwzględnieniem kompromisów między dokładnością, kosztem, licencją i time-to-market. Znajomość licencji open source, w szczególności AGPL, Apache i MIT, oraz ich wpływu na komercyjne wykorzystanie rozwiązania. Umiejętność projektowania architektury z uwzględnieniem security, skalowalności, efektywności kosztowej i wymagań regulacyjnych. Security i compliance Znajomość zagadnień bezpieczeństwa systemów AI, w tym kontroli dostępu, szyfrowania i zabezpieczeń przed złośliwymi danymi wejściowymi. Rozumienie ryzyk związanych z integracją zewnętrznych usług AI, endpointów modeli i baz wektorowych. Znajomość wymagań GDPR/RODO i EU AI Act w kontekście projektowania rozwiązań AI. Umiejętność współpracy z zespołem AI Security przy ocenie przepływów danych, nowych integracji i wymagań bezpieczeństwa. Komunikacja i współpraca Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne - zdolność wyjaśniania złożonych zagadnień technicznych osobom nietechnicznym. Umiejętność współpracy z Product Ownerem przy definiowaniu kryteriów jakości i akceptowalnego poziomu błędów. Umiejętność prowadzenia architectural code review i nadzoru nad pracą AI/ML Engineerów bez konieczności samodzielnej implementacji każdego elementu. Umiejętność tworzenia dokumentacji technicznej, diagramów architektury i Architecture Decision Records (ADR). Mile widziane Doświadczenie w branży Retail, szczególnie w obszarach Product Recognition, Planogram Analysis lub Store Display Compliance. Praktyczna znajomość rozwiązań do automatycznej weryfikacji ekspozycji produktów na podstawie zdjęć. Warto do nas dołączyć, ponieważ oferujemy: Dużą swobodę pracy zdalnej Długofalowe stabilne zatrudnienie Szansę na uczestniczenie w kluczowych projektach dla dużej firmy działającej w bardzo stabilnym sektorze Atrakcyjne wynagrodzenie (adekwatne do umiejętności i doświadczenia) Benefity (Lux Med, MultiSport...) W razie pytań pingnij śmiało na Linkedin'ie do Kuby