Specjalista ML

Usługi doradcze w zakresie działalności gospodarczej, w tym usługi badawcze i eksperymentalno-rozwojowe

Tryb zamówienia	Zapytanie ofertowe
Rodzaj zamówienia	Usługi
Tytuł	Specjalista ML
Zamawiający	Dostępne dla zalogowanych
Miejsce realizacji	Polska
Data publikacji	2025-10-23
Data składania ofert	31/10/2025, Godzina 10:00
Dokumenty do pobrania	Dostępne dla zalogowanych
Kod CPV	720000005 Usługi informatyczne: konsultacyjne, opracowywania oprogramowania, internetowe i wsparcia 732000004 Usługi doradcze w zakresie badań i rozwoju
Numer przetargu	6645807

<div>
    <h1>Specjalista ML - zatrudnienie na podstawie umowy zlecenia na potrzeby realizacji projektu pt. „SYMBIoNT – SYstem automatycznego Monitorowania przepływu materiałów inwestycji drogowej, integrujący środowisko BIM z rozwiązaniami sztucznej inteligencji i Nowoczesnymi Technikami pomiarowymi” FENG.01.01-IP.01-A0JM/24</h1>

<h2>Załączniki</h2>
    <ul>
            <li><span class="was-link">2025 10 23 zapytanie ofertowe.pdf</span></li>
            <li><span class="was-link">2025 10 23 zal nr1_formularz_ofertowy.docx</span></li>
            <li><span class="was-link">2025 10 23 zal 2 osw_brak_powiazan.docx</span></li>
            <li><span class="was-link">202510 23 zal_3_przeciwdzialanie_agresji.docx</span></li>
        </ul>
    
    <h2>Części zamówienia</h2>

<h3>Specjalista ML</h3>
        <strong>Przedmioty zamówienia</strong>
                    <p>Specjalista ML - zatrudnienie na podstawie umowy zlecenia na potrzeby realizacji projektu pt. „SYMBIoNT – SYstem automatycznego Monitorowania przepływu materiałów inwestycji drogowej, integrujący środowisko BIM z rozwiązaniami sztucznej inteligencji i Nowoczesnymi Technikami pomiarowymi” FENG.01.01-IP.01-A0JM/24 <br />
<br />
Osoba na stanowisku Starszego Specjalisty ML będzie odpowiedzialna za tworzenie i rozwój zaawansowanych algorytmów Sztucznej Inteligencji wspierających segmentację i monitorowanie przepływu materiałów budowlanych. Prace badawcze (przemysłowe i rozwojowe) skoncentrują się na definiowaniu założeń dla modeli uczenia głębokiego (deep learning), optymalizacji przetwarzania danych oraz projektowaniu środowiska inferencji.<br />
<br />
Głównym celem badań będzie stworzenie modułu SI, który umożliwi automatyczną analizę obrazów i danych sensorycznych (np. z dronów, kamer stacjonarnych, systemów BIM/GIS), pozwalając na precyzyjną klasyfikację, detekcję oraz segmentację materiałów budowlanych.<br />
<br />
Główne obszary badań i zadań<br />
1. Definiowanie założeń dla systemu SI i segmentacji materiałów<br />
- Opracowanie strategii detekcji, segmentacji i klasyfikacji materiałów budowlanych na podstawie danych wizualnych i sensorycznych.<br />
- Analiza i modelowanie procesów transformacji danych w celu przygotowania optymalnych zestawów danych treningowych.<br />
- Współpraca z zespołem inżynierii danych i architektami systemu w zakresie definiowania formatu i struktury danych wejściowych do modeli SI.<br />
2. Tworzenie i optymalizacja modeli Deep Learning: <br />
- Projektowanie sieci neuronowych do rozpoznawania i segmentacji materiałów budowlanych.<br />
- Praca nad ulepszaniem architektur deep learning, ze szczególnym uwzględnieniem modeli dla obrazów przestrzennych i wielospektralnych.<br />
3. Przygotowanie środowiska uczenia i inferencji modeli ML: <br />
- Definiowanie i rozwój środowiska uczenia modeli z wykorzystaniem PyTorch, TensorFlow oraz narzędzi do zarządzania eksperymentami (np. MLflow, Neptune).<br />
- Tworzenie pipeline’ów ML do automatycznego przetwarzania i augmentacji danych oraz monitorowania jakości modeli w czasie rzeczywistym.<br />
5. Weryfikacja i kontrola jakości modeli: <br />
- Tworzenie metryk oceny modeli i systemów walidacyjnych dla segmentacji i klasyfikacji materiałów.<br />
<br />
Wymagania:<br />
- znajomość języków C, C++, Python; <br />
- znajomość frameworków FastApi, MlFlow, Neptune, PyTorch, Tensorflow, Docker; <br />
- co najmniej dwuletnie doświadczenie w realizowaniu komenrcyjnych rozwiązań deeplearning, w tym na stanowisku kierującym zespołem machine learning; <br />
- doświadczenie w R&amp;D z zakresu deep learning; <br />
- wykształcenie informatyczne lub matematyczne<br />
<br />
Wymiar zatrudnienia: łącznie 2600 godzin<br />
Okres zatrudnienia – do 31.12.2026 r.<br />
<br />
Zamawiający wymaga przesłania CV formie załącznika.<br />
</p>

<strong>Okres gwarancji</strong>: nd
                    
        <h2>Kryteria oceny</h2>
                <p>Kryterium cenowe - 100%<br />
Zamawiający w kryterium „cena za godzinę&quot; będzie oceniał oferty przyznając punkty wg wzoru:<br />
(Najniższa oferowana cena/ Cena badanej oferty)x100 = liczba pkt<br />
Maksymalna liczba punktów do uzyskania w kryterium „cena oferty&quot; wynosi 100</p>
            
        <h2>Warunki zmiany umowy</h2>

<p>Zamawiający zastrzega sobie możliwość zmiany umowy zawartej w wyniku przeprowadzonego postępowania o udzielenie zamówienia z następujących powodów:<br />
1. Nastąpi zmiana Wytycznych w zakresie kwalifikowalności wydatków w ramach Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego, Europejskiego Funduszu Społecznego oraz Funduszu Spójności na lata 2014-2020 lub innych obowiązujących Wytycznych, obowiązująca dla zawartych umów i wymagająca zmiany Umowy zawartej z Wykonawcą.<br />
2. Nastąpi zmiana w interpretacjach Wytycznych.<br />
3. Nastąpi zmiana przepisów prawa powszechnie obowiązującego, skutkująca koniecznością wprowadzenia zmian do zawartej Umowy.<br />
4. Wynikną rozbieżności i niejasności w Umowie, których nie będzie można usunąć w inny sposób niż poprzez zmianę postanowień Umowy, a zmiana postanowień Umowy spowoduje jednoznaczną interpretację postanowień Umowy przez obie jej strony.<br />
5. Nastąpią okoliczności, których Zamawiający działając z należytą starannością nie mógł przewidzieć, a zmiana postanowień w Umowie nie prowadzi do zmiany charakteru Umowy lub w lepszy sposób zabezpieczy cele projektu.<br />
6. Zmiany terminu wykonania zamówienia, w przypadku gdy z powodów niezależnych od Wykonawcy nie będzie możliwe wykonanie zamówienia w zakładanym terminie.<br />
7. Zmiany terminu wykonania zamówienia, w przypadku gdy konieczność zmiany wynikać będzie z przebiegu prac B+R w ramach projektu.<br />
8. Zmiana zakresu przedmiotu zamówienia i proporcjonalnego zmniejszenia/zwiększenia wynagrodzenia Wykonawcy, w przypadku konieczności zmiany zakresu prac badawczych wynikającej z ich przebiegu.</p>
    </div>