Fractal dostarcza rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, inżynierii i projektowania wspierające podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwach, obsługując firmy z listy Fortune 500 z takich branż jak marketing, opieka zdrowotna i logistyka. Firma specjalizuje się w analityce marketingowej, zaawansowanej analityce, analityce predykcyjnej i analityce klientów, a także rozwija produkty takie jak Crux Intelligence, Eugenie.ai, Asper.ai i Senseforth.ai. Dzięki połączeniu kompetencji analitycznych i sztucznej inteligencji Fractal, zatrudniający ponad 4000 osób w różnych lokalizacjach na całym świecie, pomaga organizacjom wykorzystywać podejście oparte na danych do rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych.
Główny specjalista ds. analizy danych — generatywna sztuczna inteligencja
Kierowanie tworzeniem bezpiecznej i skalowalnej architektury generatywnej sztucznej inteligencji z wykorzystaniem LLM, RAG, agentów AI i platform chmurowych. Kształtowanie transformacji AI klientów korporacyjnych poprzez projektowanie rozwiązań, zarządzanie i współpracę z kadrą kierowniczą.
Opis
- Projektowanie kompleksowych architektur generatywnej sztucznej inteligencji obejmujących LLM, RAG, agentów AI, wektorowe bazy danych i modele multimodalne
- Definiowanie architektur rozwiązań AI równoważących skalowalność, bezpieczeństwo i koszty
- Tworzenie specyfikacji technicznych, diagramów architektury i planów wdrożeń
- Ocena i rekomendowanie platform AI, frameworków i usług chmurowych
- Projektowanie rozwiązań z wykorzystaniem GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral i innych otwartych modeli LLM
- Opracowywanie strategii inżynierii promptów, dostrajania i optymalizacji modeli
- Budowanie potoków generowania wspomaganego wyszukiwaniem z wykorzystaniem wektorowych baz danych
- Wdrażanie agentów AI i frameworków orkiestracji
- Projektowanie rozwiązań AI dla AWS, Azure i Google Cloud
- Tworzenie potoków MLOps i LLMOps do wdrażania, monitorowania i zarządzania
- Projektowanie systemów o wysokiej dostępności, skalowalności i wydajności
- Przekładanie wymagań biznesowych na praktyczne rozwiązania techniczne
- Prowadzenie warsztatów z klientami, sesji analizy potrzeb i przeglądów architektury
- Udział w działaniach przedsprzedażowych, odpowiedziach na RFP, demonstracjach i ofertach
- Prezentowanie strategii AI i map drogowych rozwiązań kadrze kierowniczej oraz innym interesariuszom
- Tworzenie praktyk odpowiedzialnej AI i struktur zarządzania
- Uwzględnianie bezpieczeństwa modeli, prywatności, zgodności i ryzyka
- Definiowanie systemów monitorowania, obserwowalności i oceny systemów AI
- Utrzymywanie zgodności ze standardami architektury korporacyjnej
- Mentoring i wspieranie specjalistów ds. danych, inżynierów uczenia maszynowego i zespołów programistycznych
- Przegląd projektów rozwiązań i podejść do ich wdrażania
- Śledzenie nowych technologii generatywnej AI i zmian w branży
- Wspieranie innowacji organizacyjnych i wdrażania AI
Wymagania
- Wykształcenie wyższe licencjackie lub magisterskie w dziedzinie informatyki, sztucznej inteligencji, analizy danych lub pokrewnej dyscyplinie
- 8–15+ lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania, architekturze chmurowej lub AI
- 3–5+ lat doświadczenia w projektowaniu rozwiązań i architektur AI/ML
- Ekspercka znajomość generatywnej AI, LLM, RAG i agentów AI
- Dobra znajomość uczenia maszynowego i głębokiego
- Biegłość w Pythonie, SQL i REST API
- Doświadczenie z LangChain, LangGraph, LlamaIndex i CrewAI
- Doświadczenie z wektorowymi bazami danych Pinecone, Weaviate, Chroma i Milvus
- Doświadczenie z AWS, Azure i GCP
- Znajomość Dockera, Kubernetes i CI/CD
- Doświadczenie z MLOps i LLMOps
- Rozumienie architektury danych i inżynierii danych
- Znajomość bezpieczeństwa i zarządzania AI
- Silne umiejętności projektowania rozwiązań i myślenia architektonicznego
- Skuteczna komunikacja z klientami
- Doświadczenie w zarządzaniu interesariuszami
- Umiejętność kierowania zespołem i mentoringu
- Silne umiejętności rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji
- Doświadczenie w prezentacjach i konsultingu
- Preferowane są odpowiednie certyfikaty, w tym AWS Solutions Architect, Azure AI Engineer lub Azure Solutions Architect, Google Professional Cloud Architect oraz certyfikaty Databricks lub Snowflake
Benefity
- Nie podano konkretnych świadczeń ani dodatkowego wynagrodzenia