Kierownik zespołu AI i Cyfrowego Bliźniaka

Dołącz do zespołu A1 Sorter jako Kierownik ds. AI i Cyfrowego Bliźniaka (k/m) i poprowadź zespół, który połączy naukę z przemysłem!

Budujemy dwa zespoły - AI oraz Cyfrowego Bliźniaka (eksperci ds. sztucznej inteligencji, inżynierowie Digital Twin, specjaliści ds. symulacji i wizualizacji 3D, inżynierowie testów systemowych). Szukamy osoby, która je poprowadzi. To rola dla kogoś, kto potrafi zarządzać ludźmi i budżetem, ale przede wszystkim rozumie technologię na tyle głęboko, by samodzielnie ocenić decyzję architektoniczną, poprowadzić przegląd modelu ML albo ocenić poprawność kalibracji cyfrowego bliźniaka.

Nie szukamy wyłącznie menedżera projektu. Szukamy lidera technicznego, który wyrósł z inżynierii lub nauk ścisłych, ma na koncie realne wdrożenia AI/Digital Twin i chce teraz przełożyć tę wiedzę na budowę i prowadzenie zespołu, pozostając blisko technologii, nie tylko blisko harmonogramu.

Ta rola jest dla Ciebie, jeśli:

• rozumiesz zarówno rygor naukowy, jak i presję terminów (modele ML na embedded, walidacja cyfrowego bliźniaka, milestone'y)
• potrafisz rozmawiać jednocześnie z naukowcem, inżynierem robotyki i programistą - swobodnie tłumaczysz między tymi światami
• posiadasz kompetencje pozwalające wejść w przegląd architektury AI i cyfrowego bliźniaka, mimo że Twoim głównym zadaniem jest zarządzanie zespołem
• wiesz, że „learning from failure” w projekcie badawczym to codzienność, nie slogan i dajesz zespołowi przestrzeń na eksperymenty
• masz za sobą min. 3 lata zarządzania zespołem technicznym i realne doświadczenie z narzędziami takimi jak TensorFlow/PyTorch, Ansys Twin Builder, Siemens MindSphere, MATLAB/Simulink czy Azure Digital Twins
• potrafisz doprowadzić wyniki badań do wdrożenia w produkcie lub procesie, nie tylko do publikacji

Responsibilities

Zaangażowanie techniczne

• Współtworzenie i recenzowanie architektury rozwiązań AI/ML wdrażanych na platformach embedded oraz architektury cyfrowego bliźniaka systemu robotycznego
• Osobisty udział w kluczowych decyzjach projektowych: wybór podejścia modelowania, ocena kompromisów między dokładnością a wydajnością, dobór metod walidacji
• Prowadzenie lub nadzorowanie code review / model review dla krytycznych komponentów systemu
• Nadzór nad walidacją i kalibracją cyfrowego bliźniaka na danych z systemu fizycznego (test data correlation, testy scenariuszowe, testy regresyjne)
• Ocena i wdrażanie nowych narzędzi, bibliotek oraz platform symulacyjnych podnoszących wierność i wydajność symulacji

Zarządzanie zespołem i projektem

• Kierowanie interdyscyplinarnym zespołem AI i Digital Twin
• Planowanie, nadzór i rozliczanie harmonogramu oraz budżetu
• Raportowanie postępów do zarządu oraz współpraca z Kierownikiem Projektu
• Rekrutacja, wdrażanie oraz rozwój kompetencji członków zespołu - mentoring inżynierów

Współpraca i kultura innowacji

• Współpraca z kadrą naukową w instytucji badawczych zaangażowanych w projekt
• Budowanie kultury eksperymentowania i wyciągania wniosków z porażek, typowej dla projektów R&D
• Tłumaczenie złożonych zagadnień technicznych na język zrozumiały dla zarządu i interesariuszy biznesowych

Benefits

Kompetencje techniczne

• Min. 5 lat praktycznego doświadczenia inżynierskiego w AI/ML lub Digital Twin, w tym udokumentowane wdrożenia produkcyjne (nie tylko projekty badawcze czy PoC)
• Silne podstawy programistyczne w Python; mile widziana znajomość C++ (integracje czasu rzeczywistego, systemy wbudowane)
• Praktyczna znajomość TensorFlow / PyTorch / scikit-learn oraz pełnego cyklu życia modelu ML: dane → trenowanie → walidacja → wdrożenie (w tym na urządzeniach embedded, np. TFLite/ONNX)
• Doświadczenie z co najmniej jedną platformą Digital Twin / symulacyjną (Ansys Twin Builder, Siemens MindSphere, MATLAB/Simulink, Azure Digital Twins, NVIDIA Omniverse lub równoważną) oraz modelowaniem procesów fizycznych/przemysłowych
• Umiejętność samodzielnej oceny i podejmowania decyzji architektonicznych - na tyle silna baza techniczna, by być wiarygodnym rozmówcą dla inżynierów w code/model review, a nie tylko odbiorcą ich raportów
• Wykształcenie wyższe techniczne (automatyka, mechatronika, informatyka techniczna, elektrotechnika, robotyka lub pokrewne) - tytuł doktora mile widziany, nie wymagany
• Język angielski min. B2

Kompetencje zarządcze

• Min. 3 lata doświadczenia w zarządzaniu zespołem technicznym jako manager lub tech lead
• Min. 1 zrealizowany projekt badawczy oraz doświadczenie w zarządzaniu jego budżetem i harmonogramem
• Umiejętność budowania zespołu i podnoszenia poprzeczki kompetencyjnej - rekrutacja, onboarding, rozwój inżynierów