Architektka / Architekt Rozwiązań IT

Technologie, których używamy

Twój zakres obowiązków

• Wsparcie zespołu w projektowaniu i rozwijaniu rozwiązań opartych o AI/ML, w tym tworzenie prostych modeli, prototypów oraz komponentów backendowych.
• Udział w pracach nad architekturą systemów IT (API, mikroserwisy, integracje) oraz współpraca przy budowie skalowalnych rozwiązań we współpracy z doświadczonymi architektami.
• Współpraca z zespołami developerskimi, data science i biznesem w celu analizy wymagań oraz identyfikacji potencjalnych ryzyk technologicznych.
• Wsparcie w utrzymaniu i rozwoju pipeline’ów danych, monitorowaniu jakości modeli oraz pracy w środowiskach chmurowych (Azure, AWS, GCP) z uwzględnieniem praktyk MLOps.
• Przygotowywanie i aktualizacja dokumentacji technicznej oraz rozwijanie kompetencji w zakresie architektury AI, narzędzi programistycznych (Python/Java/C#) i kontroli wersji (Git).

Nasze wymagania

• Podstawowe zrozumienie zagadnień z zakresu machine learningu, przetwarzania języka naturalnego lub systemów rekomendacji.
• Ogólna wiedza o kluczowych elementach architektury IT, takich jak API, mikroserwisy czy mechanizmy integracyjne.
• Znajomość jednego z języków programowania — Python, Java lub C# — najlepiej w kontekście tworzenia modeli ML lub aplikacji backendowych.
• Wstępna orientacja w usługach chmurowych (Azure, AWS bądź GCP) oraz zainteresowanie tematyką MLOps.
• Umiejętność korzystania z systemów kontroli wersji, w szczególności Git.
• Zdolność przygotowywania prostych modułów, prototypów lub wstępnych wersji rozwiązań AI.
• Wsparcie bardziej doświadczonych architektów w opracowywaniu skalowalnych systemów.
• Elementarna umiejętność monitorowania jakości modeli oraz pracy z pipeline’ami danych.
• Gotowość do realizacji zadań obejmujących przygotowanie i aktualizację dokumentacji technicznej.
• Motywacja do nauki projektowania architektury AI na dużą skalę oraz pracy z metodami architektonicznymi.
• Zdolność analizowania potrzeb projektowych i wspierania identyfikacji potencjalnych ryzyk technologicznych.
• Gotowość do współpracy z zespołami developerskimi, data science oraz przedstawicielami biznesu.

Mile widziane

• Podstawowa wiedza na temat bezpieczeństwa informacji i regulacji RODO będzie atutem.
• Pierwsze doświadczenia zawodowe lub stażowe w obszarach ML, data science, backendu albo technologii chmurowych.
• Certyfikaty lub szkolenia takie jak Azure Fundamentals, AWS Cloud Practitioner czy Google Associate Cloud Engineer.
• Znajomość podstaw konteneryzacji i orkiestracji, np. Docker, Kubernetes, a także narzędzi jak Airflow.
• Umiejętność klarownego przedstawiania rezultatów swojej pracy.

Tak organizujemy naszą pracę

Tak pracujemy

Tak pracujemy nad projektem

Takie dajemy możliwości rozwoju

To oferujemy

• Pracę na kontrakcie B2B.
• Tryb pracy: Hybrydowo, 3 dni zdalnie i 2 dni z biura w centrum Warszawy.
• Prezenty na różne okazje.
• Wydarzenia firmowe.

Benefity