
in4ge sp. z o.o. · Warszawa, Gdańsk, Poznań, Kraków, Wrocław
AI Governance Enginee
W skrócie
zdania wybrane z oferty- Minimum 5 lat doświadczenia jako Machine Learning Engineer, MLOps Engineer lub Data Scientist, w tym praktycznego doświadczenia z systemami produkcyjnymi.
- Bardzo dobrej znajomości Pythona oraz doświadczenia w automatyzacji procesów ML.
- Praktycznego doświadczenia z MLflow lub podobnym narzędziem do zarządzania cyklem życia modeli oraz co najmniej jedną platformą chmurową ML: Databricks, Azure ML, AWS SageMaker lub Vertex AI.
Technologie
Pełny opis
z justjoin.itDla naszego klienta poszukujemy doświadczonej osoby na stanowisko AI Governance Engineer, która będzie odpowiedzialna za wdrażanie technicznych mechanizmów kontroli, testowania i monitorowania systemów sztucznej inteligencji.
Rola łączy Machine Learning, MLOps i AI Governance. Obejmuje automatyzację testów i procesów oceny modeli AI, wdrażanie zabezpieczeń oraz zapewnianie zgodności systemów z wymaganiami regulacyjnymi. Osoba na tym stanowisku będzie współpracować z zespołami Data Engineering, Data Science i AI Governance, wykorzystując platformy takie jak MLflow, Databricks czy Azure ML.
Zakres roli:
Wdrażanie mechanizmów AI Governance w cyklu życia modeli ML, w tym Model Registry, procesów zatwierdzania modeli, wersjonowania, Data Lineage, kontroli dostępu i logowania.
Projektowanie i automatyzacja testów modeli AI i aplikacji LLM, obejmujących Bias & Fairness, Performance, Robustness, Red Teaming oraz Guardrails i Content Safety.
Automatyzacja tworzenia dokumentacji technicznej i audytowej, w tym Model Cards, raportów ewaluacyjnych i Data Sheets, bezpośrednio w pipeline'ach ML.
Wdrażanie monitorowania modeli na produkcji, w tym Drift Detection, Performance Monitoring, wykrywania incydentów i alertowania.
Implementacja technicznych mechanizmów kontroli zgodnych z EU AI Act, ISO/IEC 42001 i NIST AI RMF we współpracy z konsultantami AI Governance.
Integracja narzędzi AI Inventory i AI Governance z platformami ML, katalogami danych oraz środowiskami Databricks.
Tworzenie wielokrotnego użytku zestawów testowych, szablonów ewaluacyjnych oraz rozwiązań typu Controls-as-Code.
Oczekujemy:
Minimum 5 lat doświadczenia jako Machine Learning Engineer, MLOps Engineer lub Data Scientist, w tym praktycznego doświadczenia z systemami produkcyjnymi.
Bardzo dobrej znajomości Pythona oraz doświadczenia w automatyzacji procesów ML.
Praktycznego doświadczenia z MLflow lub podobnym narzędziem do zarządzania cyklem życia modeli oraz co najmniej jedną platformą chmurową ML: Databricks, Azure ML, AWS SageMaker lub Vertex AI.
Doświadczenia w testowaniu i ewaluacji modeli AI oraz aplikacji LLM, w tym znajomości narzędzi takich jak Fairlearn, AIF360, Evidently, Giskard, LangSmith lub Azure AI Content Safety.
Znajomości zagadnień związanych z Model Monitoring, Bias & Fairness, Red Teaming, Guardrails i AI Risk Management.
Umiejętności współpracy z zespołami technicznymi i biznesowymi oraz przedstawiania wyników testów osobom nietechnicznym.
Biegłej znajomości języka angielskiego.
Mile widziane:
Znajomość technicznych wymagań EU AI Act oraz ISO/IEC 42001.
Doświadczenie w branżach Financial Services, Energy, Pharma lub sektorze publicznym.
Proponujemy:
Stabilną współpracę B2B przy strategicznym projekcie o zasięgu międzynarodowym (wstępny kontrakt na 6 miesięcy z bardzo dużym prawdopodobieństwem długoterminowej kontynuacji).
Unikalną możliwość pracy na styku zaawansowanej inżynierii (MLOps / LLMs) i najnowszych globalnych regulacji technologicznych.
Dostęp do nowoczesnych stosów technologicznych i chmurowych (Databricks, Azure, AWS) w rozwiązaniach klasy Enterprise.
Pracę w wysoko wykwalifikowanym, multidyscyplinarnym zespole.
Treść ogłoszenia pochodzi z justjoin.it i należy do jego autora.
Historia oferty
bez zmian od publikacji- Podbita na górę listy
Pracodawca odświeżył ogłoszenie na portalu.
- Pojawiła się też na pracuj.pl
Ta sama oferta, możesz aplikować przez oba portale.
- Opublikowana na justjoin.it