Розробник AI в Antal Sp.z.o.o.

Generative AI Developer (Mid-Level)

Warsaw - ГІБРИДНА МОДЕЛЬ

Контракт B2B

Ми шукаємо досвідченого Generative AI Developer для проектування, розробки та розгортання моделей AI, які створюють високоякісні творчі результати. Ви співпрацюватимете з фахівцями з автоматизації та менеджерами з продуктів, щоб надавати рішення на основі штучного інтелекту, які відповідають бізнес-цілям і покращують взаємодію з користувачами.

Кваліфікація:

• Досвід: 3-5 років у розробці AI/ML, зосереджено на генеративні моделі.
• Освіта: Ступінь бакалавра або магістра з комп’ютерних наук, інженерії або суміжної галузі.
• Технічні навички:
  • Володіння Python, бібліотеками ML (наприклад, TensorFlow, PyTorch).
  • Експертиза в генеративних моделях (GAN, VAE, трансформатори).
  • Знання глибинного навчання, хмарних платформ і контейнеризації (AWS, Docker).
  • Досвід роботи з великими наборами даних і попередньої обробки даних.
• Навички спілкування:
  • Сильні здібності до вирішення проблем, спілкування та командної роботи.
  • Ефективне управління проектами та навички управління часом.
• Додаткові навички: НЛП, комп’ютерне бачення, обробка звуку, навчання з підкріпленням або внесок у проекти з відкритим кодом.

Generative AI Developer (Mid-Level)

Варшава – ГІБРИДНА МОДЕЛЬ

Контракт B2B

Ми шукаємо досвідченого Generative AI Developer для проектування, розробки та розгортання моделей AI, які створюють високоякісні творчі результати. Ви співпрацюватимете з фахівцями з автоматизації та менеджерами з продуктів, щоб надавати рішення на основі штучного інтелекту, які відповідають бізнес-цілям і покращують взаємодію з користувачами.

,[Розробка моделей: розробляйте та оптимізуйте генеративні моделі (GAN, VAE, Transformers) для створення тексту, зображень і аудіо. Керування даними: обробляйте великі набори даних, забезпечуючи якість і цілісність через попередня обробка та доповнення., Дослідження та інновації: будьте в курсі генеративних досліджень штучного інтелекту та інтегруйте нові методи. Співпраця: робота з багатофункціональними командами для визначення рішень штучного інтелекту та інтеграції моделей у виробництво. Оптимізація продуктивності: моніторинг і підвищення продуктивності моделі, масштабованість , і затримка., Документація: Ведення детальних записів архітектури моделі та процесів навчання., Тестування та перевірка: Впровадження протоколів тестування для надійності моделі., Наставництво: Керівництво молодшими розробниками та стажерам.] Вимоги: AI, Python, TensorFlow, PyTorch, Deep навчання, хмарна платформа, AWS, Docker, управління проектами, НЛП, комп’ютерне бачення