Inżynier sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Eurasia Foundation

Fundacja Eurasia, wykonawca międzynarodowego projektu pomocy technicznej „Cyfryzacja na rzecz wzrostu, integralności i przejrzystości (UK DIGIT)”, poszukuje inżyniera AI/ML (średni/starszy) do Centrum Kompetencji w zakresie sztucznej inteligencji (AI CoE).

Centrum AI of Excellence (AI CoE) w Ministerstwie Cyfryzacji to zespół wdrażający zaawansowane technologie sztucznej inteligencji na potrzeby transformacji administracji publicznej i pracujący nad ambitnymi projektami, które mają bezpośredni i masowy wpływ na miliony obywateli i efektywność państwa.

Informacje ogólne:

• Data ogłoszenia:18 Listopad 2025
• Termin nadsyłania zgłoszeń:02 Grudzień 2025
• Forma współpracy: umowa konsultantado 31 marca 2025
• Miejsce pracy: miasto Kijów
• Praca format: hybrydowy/full-time

Główny cel stanowiska:Opracowanie i wdrażanie innowacyjnych rozwiązań AI w celu automatyzacji i poprawy efektywności procesów rządowych.

Głównecil dlapierwsze 4 miesiące pracy:

1. Automatyzacja badania projektów NPI:

•Zadanie: Opracowanie i wdrożenie modelu ML (NLP) do analizy i wstępnej oceny projektów digitalizacyjnych zgłaszanych przez agencje rządowe.
•KPI: Skróć średni czas poprzez badanie jednego projektu z 2 dni robocze do 5 godzin.

2. Stworzenie systemu „AI-analytics dla eCourt”:

•Zadanie: Opracowanie opartego na AI systemu do automatycznej analizy spraw sądowych, zaczynając od prostych wykroczeń drogowych. Obejmuje to opracowanie modelu (ICR/CV) rozpoznawania i digitalizacji odręcznych raportów policyjnych.
• KPI: W ciągu pierwszych 3 miesięcy opracowano i przetestowano model, który klasyfikuje i analizuje 3 rodzaje najczęstszych wykroczeń drogowych z dokładnością co najmniej 95%.

Implementacja MLpotoki (MLops)

• Budowanie i operacjonalizacja kompleksowych potoków ML (doświadczenie z ZenML, Kubeflow, MLflow lub analogami).
• Rozwój potoków CI/CD dla modeli ML (GitLab, Jenkins), zapewnienie zautomatyzowanego i bezpiecznego wdrożenia.
• Wsparcie potoków ML w produkcji, monitorowaniu (Prometheus, Grafana) i zapewnieniu skalowalność.

ZarządzanieInżynieria danych i funkcji

• Przetwarzanie, czyszczenie i przygotowanie dużych zbiorów danych (ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych) do szkolenia.
• Współpraca z inżynierami danych przy projektowaniu i wykorzystaniu modeli magazynów funkcji i rejestrów.
• Zapewnianie wersjonowania danych i unikanie przekrzywień w obsłudze szkoleń.

Infrastruktura imskalowalność

• Projektowanie i wdrażanie infrastruktury chmurowej (AWS, Azure lub GCP) do obsługi procesów AI/ML.
• Praca z narzędziami do konteneryzacji (Docker) i platformami orkiestracyjnymi (Kubernetes).

Współpraca ik style="font-weight: Bold">Komunikacja

• Ścisła współpraca z zespołami DevOps, Data Engineering i Product w celu integracji rozwiązań ML z usługami rządowymi.
• Prezentowanie złożonych koncepcji technicznych interesariuszom nietechnicznym.

Umiejętności ikkwalifikacjeTechnicznenavich

• Jasnew: Głęboka znajomość Pythona i SQL.
• Wymagane: Doświadczenie z frameworkami ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
• Krytyczne: Praktyczne doświadczenie w NLP (Transformers, BERT, LLM finetuning) ORAZ Komputer Wizja (CV) (CNN, YOLO lub doświadczenie z narzędziami OCR/ICR).
• Ważne: Doświadczenie z narzędziami MLOps (Kubeflow, MLflow, ZenML itp.).
• Ważne: doświadczenie w projektowaniu potoków CI/CD (GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps).
• Ważne: doświadczenie z platformami chmurowymi (AWS, Azure lub GCP), w tym ich usługami AI (SageMaker, Azure ML, GCP AI).
• Zrozumienie narzędzi konteneryzacji (Docker) i orkiestracji (Kubernetes).
• Zrozumienie narzędzi inżynierii danych (Apache Spark, Airflow) będzie dużym plusem.

Umiejętności analityczne i

• Dogłębne zrozumienie całego przepływu pracy ML (od przygotowania danych do monitorowania produkcji).
• Możliwość analizowania wydajności modelu metryk i ich optymalizacji.
• Możliwość projektowania skalowalnych rozwiązań do przetwarzania wsadowego i przetwarzania w czasie rzeczywistym.

Umiejętności interpersonalne

• Doskonałe umiejętności komunikacji i prezentacji.
• Systematyczne podejście, proaktywne i zorientowane na wyniki.
• Umiejętność pracy w zespole i środowisku wielu interesariuszy.

Korzystającym będzie

• Ponad 4 lata odpowiedniego doświadczenia w uczeniu maszynowym lub obszarach pokrewnych.
• Doświadczenie we wdrażaniu i wspieraniu mocno obciążonych modeli ML w środowisku produkcyjnym.
• Doświadczenie w pracy z usługami AI w chmurze (AWS SageMaker/Bedrock, Azure OpenAI/AI Studio, GCP AI).
• Zrozumienie nowoczesnych podejść do LLMOps i RAG.

Wykształcenie i wiedza

• Wykształcenie: tytuł magistra/licencjata w dziedzinie informatyki, analityki danych, sztucznej inteligencji lub pokrewnych technicznych dziedzina.
• Angielski: Poziom średnio zaawansowany (B2+) lub wyższy.
• Ukraiński: Płynność (C1+).

Ekspert musi spełniać ustalone wymagania kwalifikacyjne, mieć nienaganną reputację biznesową, odpowiedniego specjalistębogate doświadczenie i przestrzeganie zasad uczciwości.

Wyślij swoje CV na adres e-mail [email protected]

Żądanie należy wpisać W temacie listu należy podać nazwę stanowiska.

Termin składania dokumentów: 02 Grudzień2025 (18:00 Kijów) terminie).

Udzielenie zamówienia uzależnione jest od dostępności środków finansowych.

Zgłoszenia będą rozpatrywane po napłynięciu formularzy zgłoszeniowych.