The posting
Everything is possible with the right people
In4ge jest firmą rekrutacyjną, w której wierzymy, że wszystko jest możliwe dzięki odpowiednim ludziom. Naszym celem jest połączenie najbardziej utalentowanych pracowników z odpowiednimi firmami, tworząc synergiczne relacje, które przyczyniają się do wzrostu i sukcesu każdej ze stron. Uważamy, że prawdziwą wartość stanowią ludzie pracujący wspólnie w atmosferze wzajemnego szacunku i zaufania.
Dla 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.
- 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.
- 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.
- 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.
