Description
Обязанности: 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.
Опыт: 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 a
Employer contacts (email/phone/telegram) are hidden from the public preview —
send your CV, and we will connect you directly.