AI Governance Engineer

Everything is possible with the right people

In4ge jest firmą rekrutacyjną, w której wierzymy, że wszystko jest możliwe dzięki odpowiednim ludziom. Naszym celem jest połączenie najbardziej utalentowanych pracowników z odpowiednimi firmami, tworząc synergiczne relacje, które przyczyniają się do wzrostu i sukcesu każdej ze stron. Uważamy, że prawdziwą wartość stanowią ludzie pracujący wspólnie w atmosferze wzajemnego szacunku i zaufania.

Dla naszego klienta, globalnej firmy doradztwa technologicznego i strategicznego, poszukujemy eksperta do roli AI Governance Engineer. Współpraca obejmuje realizację innowacyjnych projektów dla wiodących organizacji z takich sektorów jak farmacja, energetyka oraz sektor publiczny. W tej roli połączysz świat inżynierii uczenia maszynowego (ML) z wymogami regulacyjnymi. Będziesz odpowiadać za techniczne wdrożenie mechanizmów kontrolnych (testy, dowody zgodności, guardrails), które pozwalają systemom AI na pomyślne przejście audytów. Przełożysz wymogi zdefiniowane przez konsultantów ds. AI Governance na konkretne pipeline'y, skrypty i dashboardy uruchamiane przy każdym wydaniu modelu. Będziesz pracować bezpośrednio w środowiskach chmurowych (MLflow, Databricks, Azure ML), ramię w ramię z Data Scientists i inżynierami danych.

Responsibilities

• Min. 5 lat komercyjnego doświadczenia w roli Machine Learning Engineer, MLOps Engineer lub Data Scientist, ze szczególnym naciskiem na wdrażanie rozwiązań na produkcję.
• Bardzo dobra, praktyczna znajomość języka Python.
• Biegłość w pracy z MLflow (lub podobnymi narzędziami do zarządzania cyklem życia modeli) oraz minimum jedną chmurową platformą ML (Databricks, Azure ML, SageMaker, Vertex AI).
• Praktyczne doświadczenie w testowaniu i ewaluacji modeli oraz aplikacji LLM z wykorzystaniem dedykowanych bibliotek i narzędzi (np. Fairlearn, AIF360, Evidently, Giskard, LangSmith, Azure AI Content Safety).
• Zdolność do klarownego tłumaczenia wyników technicznych testów osobom nietechnicznym (np. właścicielom ryzyka).
• Praktyczna znajomość języka angielskiego na poziomie min.C1 umożliwiająca swobodną komunikację pisemną i ustną (codzienna współpraca z klientami i współpracownikami anglojęzycznymi).

Mile widziane:

• Zrozumienie technicznych wymagań wynikających z EU AI Act oraz normy ISO/IEC 42001.
• Doświadczenie projektowe zdobyte w sektorze finansowym, energetycznym, farmaceutycznym lub publicznym.

Requirements

• Wdrażanie mechanizmów AI Governance w cyklu życia modeli (ML lifecycle): rejestry modeli, procesy akceptacyjne (approval workflows), wersjonowanie, śledzenie pochodzenia danych (lineage), logowanie i transparentność decyzji modeli.
• Budowa i uruchamianie procesów testowych oraz ewaluacyjnych: testy na obecność uprzedzeń i sprawiedliwość modeli (bias and fairness), ocena wydajności, red-teaming aplikacji opartych na LLM i systemach agentowych, a także zapewnianie bezpieczeństwa treści (content safety).
• Automatyzacja generowania dowodów zgodności: tworzenie kart modeli (model cards), raportów z ewaluacji oraz dokumentacji technicznej bezpośrednio z pipeline'ów.
• Konfiguracja monitoringu na środowiskach produkcyjnych: detekcja dryfu danych/modelu (drift), monitorowanie wydajności i alertowanie incydentów zgodnie z wymogami post-market.
• Mapowanie technicznych mechanizmów kontrolnych na wymogi EU AI Act (Art. 9-15), ISO/IEC 42001 oraz NIST AI RMF we współpracy z konsultantami biznesowymi.
• Wdrażanie narzędzi do inwentaryzacji i zarządzania AI oraz ich integracja z platformami klienta (w tym bliska współpraca z zespołami Databricks i Data Engineering).
• Tworzenie reużywalnych komponentów inżynierskich: zestawów testowych, szablonów ewaluacyjnych oraz wzorców control-as-code.

Benefits

• Stabilną współpracę B2B przy strategicznym projekcie o zasięgu międzynarodowym (wstępny kontrakt na 6 miesięcy z bardzo dużym prawdopodobieństwem długoterminowej kontynuacji).
• Unikalną możliwość pracy na styku zaawansowanej inżynierii (MLOps / LLMs) i najnowszych globalnych regulacji technologicznych.
• Dostęp do nowoczesnych stosów technologicznych i chmurowych (Databricks, Azure, AWS) w rozwiązaniach klasy Enterprise.
• Pracę w wysoko wykwalifikowanym, multidyscyplinarnym zespole.