
Capgemini to firma konsultingowa i technologiczna, która pomaga organizacjom przekształcać i zarządzać ich działalnością operacyjną. Firma działa w wielu branżach, między innymi w lotnictwie i kosmonautyce, motoryzacji, bankowości, ochronie zdrowia oraz logistyce. Jej usługi obejmują chmurę obliczeniową, cyberbezpieczeństwo, dane i sztuczną inteligencję, a także zarządzanie przedsiębiorstwem. Capgemini koncentruje się również na innowacjach i zrównoważonym rozwoju jako elementach swojego podejścia do transformacji cyfrowej. Firma zatrudnia osoby wykonujące różne zawody i znajdujące się na różnych poziomach doświadczenia, kładąc nacisk na budowanie innowacyjnego i różnorodnego zespołu.
Inżynier AI, Mediolan (praca hybrydowa) — Capgemini
Inżynier AI w Capgemini tworzy skalowalne rozwiązania oparte na AI, generatywnej AI i RAG dla usług transformacji technologicznej. Rola obejmuje potoki danych, interfejsy API oraz systemy wdrażania MLOps.
Opis
- Tworzenie rozwiązań architektonicznych opartych na AI, głębokim uczeniu i RAG
- Budowanie potoków ETL i przetwarzania danych
- Integracja wektorowych baz danych i udostępnianie usług za pośrednictwem interfejsów API
- Wdrażanie procesów CI/CD i praktyk MLOps
- Zarządzanie wdrażaniem, rejestrowaniem i monitorowaniem modeli produkcyjnych
- Współpraca z interdyscyplinarnymi zespołami z wykorzystaniem metodyk Agile
- Nadzorowanie pełnego cyklu życia rozwiązań opartych na AI i generatywnej AI — od opracowania po wydanie i monitorowanie
Wymagania
- Doświadczenie z dostawcami chmury hyperscale, takimi jak Azure, AWS lub GCP, oraz platformami danych, takimi jak Databricks lub Snowflake
- Biegła znajomość języków Python i PySpark
- Zaawansowana znajomość MLOps, DevOps i CI/CD
- Znajomość Git i praktyk kontroli wersji
- Doświadczenie z potokami ETL, architekturami RAG i wektorowymi bazami danych
- Doświadczenie w tworzeniu interfejsów API, na przykład z użyciem FastAPI
- Doświadczenie z platformami rejestrowania, monitorowania i wydawania
- Dobra znajomość języka angielskiego
- Doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu skalowalnych, łatwych w utrzymaniu rozwiązań opartych na AI i generatywnej AI
- Doświadczenie z Azure DevOps, MLflow, konteneryzacją oraz narzędziami orkiestracji, takimi jak Docker i Kubernetes, będzie dodatkowym atutem
Benefity
- Praca zdalna i/lub elastyczne godziny pracy
- Możliwości rozwoju zawodowego
- Integracyjne środowisko pracy, w którym ceniona jest różnorodność