Architekt Korporacyjny AI (AI Enterprise Architect) @ Moondigo Sp. z o.o

Moondigo Sp. z o.o.

Warszawa, mazowieckie
Stała
Pełny etat

17 dni temu

5+ lat doświadczenia w architekturze korporacyjnej, z czego co najmniej 2-3 lata w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI/ML
Praktyczne doświadczenie z tradycyjnymi modelami AI/ML jak i dużymi modelami językowymi (LLM)
Udowodnione doświadczenie w projektowaniu i implementacji architektury hybrydowej (np. AWS, Azure, GCP w połączeniu z on-premise) dla obciążeń AI
Biegłość w MLOps i DevOps, w tym w narzędziach do automatyzacji, konteneryzacji (Docker, Kubernetes) i orkiestracji (Kubeflow, MLflow).
Wiedza na temat zarządzania danymi, w tym:

projektowania data lake,
zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi
bezpieczeństwa i prywatności danych
Zrozumienie wymogów regulacyjnych w sektorze finansowym: bankowo - ubezpieczeniowym (np. RODO, DORA)
Umiejętności analityczne, rozwiązywania problemów i myślenia strategicznego oraz przystępnego komunikowania tematów technicznych
Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, inżynierii, matematyki, sztucznej inteligencji lub pokrewne

Mile widziane

Certyfikaty z zakresu chmury publicznej np. AWS Certified Solutions Architect, Azure Solutions Architect Expert czy GCP Architect
Certyfikaty z zakresu chmurowych rozwiązań AI np. AWS Certified Machine Learning Engineer, Azure AI Engineer, GCP AI

Kontrakt B2B z możliwością długoterminowej współpracy.
Praca hybrydowa (1 dzień w tygodniu w naszym biurze w Warszawie – w zależności od projektu).
Prywatna opieka medyczna (Luxmed).
Karta Multisport.
Udział w projektach w nowoczesnym środowisku IT z globalną firmą ubezpieczeniową.
Uproszczony i w pełni zdalny proces rekrutacyjny:

Rozmowa z HR (20 min)
Rozmowa techniczna (30 min)
Rozmowa z klientem (1 godzina)

,[Definiowanie i rozwijanie wizji oraz strategicznej mapy drogowej dla wdrożeń AI w całej organizacji, Opracowywanie i utrzymywanie kompleksowej architektury AI, która efektywnie łączy środowiska chmury publicznej i rozwiązania lokalne (on-premise), zapewniając skalowalność, bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami., Projektowanie mechanizmów płynnej integracji i współdziałania między LLM a tradycyjnymi modelami ML , Współpraca z zespołami ds. danych w celu zaprojektowania i wdrożenia platform danych wspierających różnorodne potrzeby modeli AI, tj. data lake, hurtowni danych, wektorowych baz danych oraz magazynów cech (feature stores)., Wprowadzanie i standaryzacja praktyk MLOps i LLMOps, w tym CI/CD, IaC, automatycznego testowania, monitorowania modeli i zarządzania ich cyklem życia., Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami., Wdrażanie zasad etycznej sztucznej inteligencji] Requirements: Public cloud, Azure, GCP, AWS Additionally: Sport subscription, Private healthcare, Free coffee, Canteen, Bike parking, Playroom, Shower, Modern office.

No Fluff Jobs

Aplikuj