wspieranie w projektowaniu, trenowaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego oraz głębokiego uczenia do zadań wizji komputerowej (detekcja, segmentacja, śledzenie) i/lub NLP/LLM (klasyfikacja, ekstrakcja informacji, RAG, projektowanie promptów, fine-tuning)
udział w tworzeniu i utrzymaniu pipeline’ów danych (pozyskiwanie, czyszczenie, etykietowanie, walidacja oraz organizacja zbiorów danych)
współudział w ocenie modeli i eksperymentach (analiza wyników, monitorowanie metryk wydajności oraz przygotowywanie raportów we wsparciu członków zespołu)
wsparcie w rozwoju replikowalnych workflowów ML, zapewniających efektywne trenowanie, testowanie i wdrażanie modeli
współpraca z zespołami badawczymi i inżynierskimi (udział w przygotowywaniu dokumentacji, podsumowań eksperymentów
Wymagania
wykształcenie wyższe, preferowane kierunki: informatyka, inżynieria komputerowa, elektronika, matematyka stosowana lub pokrewne
mile widziane 1-2 lata doświadczenia w obszarze uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia (preferencyjnie w obszarze wizji komputerowej i/lub NLP)
znajomość Python oraz frameworków PyTorch lub TensorFlow
zrozumienie podstawowych koncepcji uczenia nadzorowanego itd.
Jak aplikować
Sposób aplikowania: bezpośrednio do pracodawcy
Wymagane dokumenty: CV
Sposób przekazania dokumentów: Preferowane formy kontaktu: inny - link: https://pit.lukasiewicz.gov.pl/kariera/
Język aplikacji: polski
Informacje o pracodawcy
Pracodawca: SIEĆ BADAWCZA ŁUKASIEWICZ - POZNAŃSKI INSTYTUT TECHNOLOGICZNY
NIP: 7831822694
Adres: ul. EWARYSTA ESTKOWSKIEGO 6, 61-755 Poznań, powiat: m. Poznań, woj: wielkopolskie
