Proces rekrutacyjny: Krótka rozmowa telefoniczna z ITFS ➡ Rozmowa techniczna ➡Decyzja
Zakres Obowiązków
Projektowanie, implementacja i utrzymanie usług AI/LLM na Azure (inferencja, orkiestracja workflow, RAG, agenci).
Tworzenie i optymalizacja promptów wraz z ich wersjonowaniem, ewaluacją i monitoringiem jakości odpowiedzi modeli.
Integracja z systemami dziedzinowymi (API) oraz budowa pipeline’ów MLOps i CI/CD dla komponentów AI/ML.
Zapewnienie zgodności z Data & AI Governance (w tym AI Act dla systemów wysokiego i ograniczonego ryzyka) dokumentacja, nadzór ludzki, testy, transparentność.
Budowa i rozwój baz wiedzy (knowledge bases) dla AI strukturyzacja, wersjonowanie, aktualizacja i integracja z modelami językowymi.
Projektowanie i implementacja rozwiązań AI w ekosystemie Azure AI Foundry, Power Platform (Power Apps, Power Automate, Copilot Studio) oraz RPA (UiPath).
Transfer wiedzy i rozwój kompetencji AI w zespole
Poszukiwane Kompetencje
Praktyczne doświadczenie z usługami Azure AI/ML, w tym co najmniej kilkoma z: Azure AI Foundry / Azure AI Studio, Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Machine Learning, modele i rejestry modeli, monitorowanie i ewaluacja.
Bardzo dobra znajomość programowania w Python (preferowany) lub .NET (C#)
Doświadczenie w projektach RAG (Retrieval-Augmented Generation), obejmujące m.in. wektory, indeksowanie oraz przetwarzanie i normalizację dokumentów.
Znajomość prompt engineeringu i praktyczne jego zastosowanie.
Doświadczenie w obszarze MLOps/DevOps dla AI, w tym Git, pipeline’y CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions), IaC (Bicep / Terraform) oraz tworzenie reużywalnych artefaktów.
