{"id":2821,"date":"2026-09-25T08:16:27","date_gmt":"2026-09-25T06:16:27","guid":{"rendered":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/zawody\/inzynier-nlp\/"},"modified":"2026-09-25T08:16:27","modified_gmt":"2026-09-25T06:16:27","slug":"inzynier-nlp","status":"publish","type":"zawod","link":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/zawody\/inzynier-nlp\/","title":{"rendered":"In\u017cynier NLP: umiej\u0119tno\u015bci, projekty i \u015bcie\u017cka kariery"},"content":{"rendered":"<p>In\u017cynier <strong>NLP<\/strong> tworzy systemy, kt\u00f3re odczytuj\u0105, klasyfikuj\u0105, przeszukuj\u0105 i generuj\u0105 j\u0119zyk ludzki: chatboty, narz\u0119dzia do ekstrakcji danych z dokument\u00f3w, wyszukiwanie semantyczne oraz asystenci oparci na du\u017cych modelach j\u0119zykowych. Ta praca ma pewien specyficzny charakter. Znaczna cz\u0119\u015b\u0107 zada\u0144 dotyczy j\u0119zyka polskiego, kt\u00f3ry charakteryzuje si\u0119 bogat\u0105 fleksj\u0105 i stanowi wyzwanie dla narz\u0119dzi zaprojektowanych z my\u015bl\u0105 o j\u0119zyku angielskim, dlatego lokalna wiedza specjalistyczna stanowi prawdziw\u0105 zalet\u0119.<\/p>\n<h2>Czym zajmuje si\u0119 in\u017cynier NLP w dobie du\u017cych modeli j\u0119zykowych (LLM)?<\/h2>\n<p>Jeszcze kilka lat temu praca in\u017cyniera NLP polega\u0142a na szkoleniu niestandardowych modeli do konkretnych zada\u0144: klasyfikacji tekst\u00f3w, rozpoznawania nazwanych jednostek oraz wykrywania nastroju. Dzisiaj znaczna cz\u0119\u015b\u0107 pracy opiera si\u0119 na gotowym modelu j\u0119zykowym i skupia si\u0119 na wszystkim, co si\u0119 z nim wi\u0105\u017ce. Projektuje si\u0119 systemy generowania wzbogaconego o wyszukiwanie (RAG), decyduje, kiedy dopracowanie modelu jest warte poniesionych koszt\u00f3w, tworzy zestawy ewaluacyjne, mierzy halucynacje i buduje zabezpieczenia, kt\u00f3re powstrzymuj\u0105 model przed udzielaniem odpowiedzi, kt\u00f3rych nie powinien udziela\u0107.<\/p>\n<p>Klasyczne NLP nie znikn\u0119\u0142o. Ma\u0142y klasyfikator dostrojony na podstawie kilku tysi\u0119cy oznaczonych przyk\u0142ad\u00f3w jest cz\u0119sto ta\u0144szy, szybszy i bardziej przewidywalny ni\u017c wywo\u0142ywanie du\u017cego modelu dla ka\u017cdego z milion\u00f3w dokument\u00f3w. Dobry in\u017cynier NLP zna oba \u015bwiaty i potrafi wyja\u015bni\u0107 w\u0142a\u015bcicielowi produktu, dlaczego w przypadku jednego zadania w\u0142a\u015bciwym wyborem jest mniejszy model, a w przypadku innego \u2013 du\u017cy.<\/p>\n<p>Polskie og\u0142oszenia o prac\u0119 odzwierciedlaj\u0105 t\u0119 r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107. Wymagaj\u0105 do\u015bwiadczenia w zakresie transformator\u00f3w, g\u0142\u0119bokiego uczenia si\u0119 i modeli j\u0119zykowych (LLM), ale tak\u017ce umiej\u0119tno\u015bci doprowadzenia modelu od etapu prototypu do wdro\u017cenia produkcyjnego oraz monitorowania i oceny jego dzia\u0142ania w tym \u015brodowisku.<\/p>\n<h2>Dlaczego j\u0119zyk polski utrudnia przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego (NLP)?<\/h2>\n<p>Jest to aspekt pracy, o kt\u00f3rym przewodniki w j\u0119zyku angielskim nigdy nie wspominaj\u0105, a kt\u00f3ry kszta\u0142tuje codzienn\u0105 prac\u0119. Polskie rzeczowniki zmieniaj\u0105 si\u0119 w siedmiu przypadkach, przymiotniki zgadzaj\u0105 si\u0119 pod wzgl\u0119dem rodzaju i liczby, a czasowniki wyra\u017caj\u0105 aspekt i osob\u0119. Pojedyncze s\u0142owo mo\u017ce wyst\u0119powa\u0107 w kilkunastu formach. Kolejno\u015b\u0107 wyraz\u00f3w jest znacznie swobodniejsza ni\u017c w j\u0119zyku angielskim, wi\u0119c to samo znaczenie mo\u017cna wyrazi\u0107 na kilka sposob\u00f3w.<\/p>\n<p>Konsekwencje praktyczne s\u0105 konkretne. Wyszukiwanie s\u0142\u00f3w kluczowych zawodzi, gdy u\u017cytkownik wpisze jedn\u0105 form\u0119, a dokument zawiera inn\u0105, dlatego lematyzacja ma znaczenie, a polskie zespo\u0142y korzystaj\u0105 z analizator\u00f3w morfologicznych, takich jak Morfeusz, opracowany w IPI PAN. Tokenizatory stworzone dla j\u0119zyka angielskiego dziel\u0105 polskie s\u0142owa na wi\u0119cej cz\u0119\u015bci, wi\u0119c ten sam tekst generuje wi\u0119cej token\u00f3w i szybciej wype\u0142nia kontekst modelu. Nazwiska os\u00f3b, nazwy firm i miejsc r\u00f3wnie\u017c ulegaj\u0105 deklinacji, co komplikuje rozpoznawanie encji i anonimizacj\u0119. <\/p>\n<p>Dlatego Polska posiada w\u0142asny ekosystem modeli i benchmark\u00f3w. W\u015br\u00f3d modeli reprezentacji znajduj\u0105 si\u0119 HerBERT, stworzony przez naukowc\u00f3w z Allegro, oraz polski RoBERTa z OPI PIB.<\/p>\n<p>W\u015br\u00f3d du\u017cych modeli j\u0119zykowych dwie rodziny stworzone z my\u015bl\u0105 o j\u0119zyku polskim to Bielik, opracowany przez fundacj\u0119 SpeakLeash we wsp\u00f3\u0142pracy z ACK Cyfronet AGH, oraz PLLuM, opracowany na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji. Modele por\u00f3wnuje si\u0119 w ramach test\u00f3w por\u00f3wnawczych, takich jak KLEJ, a konkurs PolEval wyznacza wsp\u00f3lne zadania dotycz\u0105ce j\u0119zyka polskiego. Znajomo\u015b\u0107 tego ekosystemu oraz umiej\u0119tno\u015b\u0107 rozpoznania, kiedy polski model osi\u0105ga lepsze wyniki ni\u017c model globalny na danych danego pracodawcy, to cechy, na kt\u00f3re zwracaj\u0105 uwag\u0119 rekruterzy.<\/p>\n<h2>Nad jakimi projektami pracuj\u0105 in\u017cynierowie NLP?<\/h2>\n<p>Najwi\u0119kszymi pracodawcami dla os\u00f3b posiadaj\u0105cych t\u0119 umiej\u0119tno\u015b\u0107 s\u0105 banki, ubezpieczyciele, firmy telekomunikacyjne i e-commerce, a tak\u017ce firmy programistyczne i konsultingowe wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105ce z nimi. Typowe projekty obejmuj\u0105:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kierowanie i klasyfikowanie wiadomo\u015bci od klient\u00f3w<\/strong>, na przyk\u0142ad sortowanie skarg i e-maili wed\u0142ug tematu i pilno\u015bci, aby szybciej trafia\u0142y do odpowiedniego zespo\u0142u.<\/li>\n<li><strong>Wydobywanie danych z dokument\u00f3w<\/strong>, takich jak umowy, faktury, wnioski i dokumenty to\u017csamo\u015bci, cz\u0119sto w po\u0142\u0105czeniu z OCR.<\/li>\n<li><strong>Analizy w centrach obs\u0142ugi klienta<\/strong>, gdzie rozpoznawanie mowy przekszta\u0142ca rozmowy w tekst, kt\u00f3ry jest nast\u0119pnie klasyfikowany i podsumowywany.<\/li>\n<li><strong>Wyszukiwanie i dane produktowe w handlu elektronicznym<\/strong>, od rozumienia zapyta\u0144 wpisanych w ka\u017cdej mo\u017cliwej formie j\u0119zyka polskiego po normalizacj\u0119 atrybut\u00f3w produkt\u00f3w.<\/li>\n<li><strong>Wewn\u0119trzne systemy wsparcia wiedzy<\/strong>, kt\u00f3re odpowiadaj\u0105 na pytania pracownik\u00f3w w oparciu o regulacje, procedury i dokumentacj\u0119, zazwyczaj oparte na technologii RAG.<\/li>\n<li><strong>Anonimizacja<\/strong> orzecze\u0144 s\u0105dowych, dokumentacji medycznej lub danych klient\u00f3w przed analiz\u0105, w przypadkach, w kt\u00f3rych RODO (polskie okre\u015blenie na RODO) wymaga zachowania ostro\u017cno\u015bci w odniesieniu do nazwisk, adres\u00f3w i numer\u00f3w PESEL.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sektor publiczny r\u00f3wnie\u017c stanowi obszar o rosn\u0105cym znaczeniu. Ministerstwo Cyfryzacji testuje PLLuM w asystentach, kt\u00f3re pomagaj\u0105 obywatelom w poruszaniu si\u0119 po przepisach i procedurach urz\u0119dowych.<\/p>\n<h2>Jakich umiej\u0119tno\u015bci i narz\u0119dzi wymagaj\u0105 og\u0142oszenia o prac\u0119 dla in\u017cynier\u00f3w NLP?<\/h2>\n<p>Znajomo\u015b\u0107 j\u0119zyka Python jest niezb\u0119dna dla in\u017cyniera NLP. W polskich og\u0142oszeniach wielokrotnie wymienia si\u0119 PyTorch, Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK i gensim, a tak\u017ce sentence-transformers lub inne modele osadze\u0144 s\u0142u\u017c\u0105ce do wyszukiwania semantycznego. Praca z modelami LLM wymaga do\u015bwiadczenia w zakresie interfejs\u00f3w API modeli, modeli open source (w og\u0142oszeniach wymieniane s\u0105 Llama, Mistral, Qwen i DeepSeek), framework\u00f3w RAG, wektorowych baz danych oraz metod dostrajania modeli. <\/p>\n<p>Umiej\u0119tno\u015bci zwi\u0105zane z wdra\u017caniem do produkcji s\u0105 wymieniane niemal tak samo cz\u0119sto jak te zwi\u0105zane z modelowaniem: Docker, \u015brodowiska GPU, wdra\u017canie modeli w AWS lub Azure oraz monitorowanie ich po uruchomieniu. Og\u0142oszenia o pracy na tym stanowisku cz\u0119sto wspominaj\u0105 o \u015bcis\u0142ej wsp\u00f3\u0142pracy z in\u017cynierami MLOps, a je\u015bli chcesz zrozumie\u0107 t\u0119 stron\u0119 pracy, przeczytaj o zawodzie in\u017cyniera MLOps.<\/p>\n<p>U podstaw tych narz\u0119dzi le\u017cy matematyka: statystyka, prawdopodobie\u0144stwo oraz na tyle algebry liniowej, by zrozumie\u0107 osadzenia i mechanizm uwagi. Na osobn\u0105 wzmiank\u0119 zas\u0142uguje kwestia oceny. Wyb\u00f3r wska\u017anik\u00f3w, stworzenie zbioru testowego odzwierciedlaj\u0105cego rzeczywiste pytania polskich u\u017cytkownik\u00f3w oraz regularne przeprowadzanie test\u00f3w regresji odpowiedzi generowanych przez model \u2013 to w\u0142a\u015bnie odr\u00f3\u017cnia wersj\u0119 demonstracyjn\u0105 od systemu, na kt\u00f3rym bank mo\u017ce polega\u0107.<\/p>\n<h2>Jak zosta\u0107 in\u017cynierem NLP?<\/h2>\n<p>Nie ma \u017cadnej licencji ani formalnego certyfikatu. W klasyfikacji KZiS nie ma kodu o nazwie NLP; najbli\u017csze pozycje to 251908, specjalista ds. rozwoju sztucznej inteligencji (AI development specialist), oraz 251905 dla specjalist\u00f3w ds. rozpoznawania mowy. Pracodawcy zazwyczaj oczekuj\u0105 dyplomu z informatyki, matematyki, statystyki lub in\u017cynierii danych, a wiele ofert pracy dla pocz\u0105tkuj\u0105cych wymaga co najmniej rocznego do\u015bwiadczenia jako data scientist z realizowanymi projektami z zakresu NLP.<\/p>\n<p>Istnieje kilka \u015bcie\u017cek prowadz\u0105cych do roli in\u017cyniera NLP. Analitycy danych wkraczaj\u0105 w t\u0119 dziedzin\u0119, specjalizuj\u0105c si\u0119 w tekstach, a programi\u015bci backendowi w j\u0119zyku Python \u2013 poprzez prac\u0119 nad aplikacjami opartymi na modelach LLM. Absolwenci kognitywistyki lub lingwistyki komputerowej wnosz\u0105 dog\u0142\u0119bne zrozumienie j\u0119zyka, ale musz\u0105 uzupe\u0142ni\u0107 je o umiej\u0119tno\u015bci in\u017cynierskie. Stopie\u0144 doktora pomaga w laboratoriach badawczych, jednak firmy produktowe zatrudniaj\u0105 g\u0142\u00f3wnie na podstawie umiej\u0119tno\u015bci.<\/p>\n<p>Przekonuj\u0105ce portfolio na rynek polski mog\u0142oby obejmowa\u0107 dostrojenie modelu HerBERT na publicznym polskim zbiorze danych, system RAG oparty na polskich tekstach prawnych lub administracyjnych wraz z odpowiednim zestawem ewaluacyjnym oraz por\u00f3wnanie modeli Bielik lub PLLuM z modelem globalnym w ramach tego samego zadania. Udzia\u0142 w zadaniu PolEval pozwala uzyska\u0107 wynik, kt\u00f3ry inni mog\u0105 zweryfikowa\u0107.<\/p>\n<h2>Jak wygl\u0105da proces rekrutacji?<\/h2>\n<p>Rozmowa kwalifikacyjna dla in\u017cyniera NLP zazwyczaj \u0142\u0105czy w sobie zagadnienia z zakresu kodowania, teorii uczenia maszynowego oraz projektowania system\u00f3w. Typowe pytanie projektowe brzmi na przyk\u0142ad: \u201eZbuduj asystenta, kt\u00f3ry odpowiada na pytania dotycz\u0105ce wewn\u0119trznych regulamin\u00f3w firmy, a nast\u0119pnie wyja\u015bnij, w jaki spos\u00f3b zmierzy\u0142by\u015b jego jako\u015b\u0107 i zapobieg\u0142by\u015b wymy\u015blaniu przez niego odpowiedzi\u201d. Osoby przeprowadzaj\u0105ce rozmow\u0119 chc\u0105 us\u0142ysze\u0107 o podziale na fragmenty, wyszukiwaniu, zmianie rankingu, ocenie i kosztach, a nie tylko o nazwie modelu.<\/p>\n<p>Wiele firm pyta r\u00f3wnie\u017c szczeg\u00f3\u0142owo o poprzednie projekty: jak wygl\u0105da\u0142y dane, w jaki spos\u00f3b zosta\u0142y oznaczone, jaki poziom odniesienia uda\u0142o si\u0119 przekroczy\u0107 oraz co posz\u0142o nie tak podczas wdra\u017cania. W wi\u0119kszo\u015bci ofert wymagana jest znajomo\u015b\u0107 j\u0119zyka angielskiego na poziomie B2 lub wy\u017cszym, a niekt\u00f3re og\u0142oszenia dotycz\u0105ce produkt\u00f3w w j\u0119zyku polskim r\u00f3wnie wysoko ceni\u0105 dobr\u0105 znajomo\u015b\u0107 pisemnego j\u0119zyka polskiego. Je\u015bli Twoje do\u015bwiadczenie ma g\u0142\u00f3wnie charakter akademicki, przeredaguj swoje CV informatyczne tak, aby skupia\u0142o si\u0119 na wynikach i pracy produkcyjnej, a nie wy\u0142\u0105cznie na publikacjach.<\/p>\n<h2>Wynagrodzenie in\u017cyniera NLP: co ma znaczenie?<\/h2>\n<p>Jest to stanowisko specjalistyczne w bran\u017cy IT, wi\u0119c wynagrodzenie od samego pocz\u0105tku przewy\u017csza \u015bredni\u0105 krajow\u0105, a do\u015bwiadczeni in\u017cynierowie zajmuj\u0105cy si\u0119 produkcyjnymi projektami z wykorzystaniem modeli LLM zarabiaj\u0105 znacznie powy\u017cej tej \u015bredniej. Ofert pracy na poziomie podstawowym jest mniej ni\u017c w przypadku og\u00f3lnego tworzenia oprogramowania, co sprawia, \u017ce najni\u017csze wynagrodzenia nie zbli\u017caj\u0105 si\u0119 do krajowej p\u0142acy minimalnej.<\/p>\n<p>Najwa\u017cniejszymi czynnikami wp\u0142ywaj\u0105cymi na wynagrodzenie s\u0105 udokumentowane do\u015bwiadczenie w pracy z modelami LLM i RAG w \u015brodowisku produkcyjnym, umiej\u0119tno\u015b\u0107 samodzielnego zarz\u0105dzania ca\u0142ym systemem, a nie tylko samym modelem, oraz umowy B2B, kt\u00f3re dominuj\u0105 w firmach programistycznych i konsultingowych. Stanowiska badawcze i akademickie s\u0105 zazwyczaj gorzej op\u0142acane ni\u017c w firmach produktowych, ale daj\u0105 dost\u0119p do du\u017cych zasob\u00f3w obliczeniowych i mo\u017cliwo\u015bci publikacji. Specjalizacja w przetwarzaniu j\u0119zyka polskiego podnosi Twoj\u0105 warto\u015b\u0107 w oczach pracodawc\u00f3w, kt\u00f3rych klienci znajduj\u0105 si\u0119 w Polsce, podczas gdy mi\u0119dzynarodowe firmy produktowe przywi\u0105zuj\u0105 wi\u0119ksz\u0105 wag\u0119 do do\u015bwiadczenia w pracy z j\u0119zykiem angielskim.<\/p>\n<h2>Z jakimi zagro\u017ceniami musi radzi\u0107 sobie in\u017cynier NLP?<\/h2>\n<p>Modele j\u0119zykowe zawodz\u0105 w spos\u00f3b, kt\u00f3ry \u0142atwo przeoczy\u0107. Z ca\u0142\u0105 pewno\u015bci\u0105 podaj\u0105 b\u0142\u0119dne odpowiedzi, ujawniaj\u0105 informacje z dokument\u00f3w, kt\u00f3rych u\u017cytkownik nie powinien widzie\u0107, i mo\u017cna nimi manipulowa\u0107 poprzez wstrzykni\u0119cie podpowiedzi ukrytej w dokumencie lub na stronie internetowej. Projektowanie kontroli dost\u0119pu do wyszukiwania danych oraz testowanie asystenta pod k\u0105tem odporno\u015bci na ataki to zadania, kt\u00f3re wykonuje si\u0119 wsp\u00f3lnie z in\u017cynierem ds. bezpiecze\u0144stwa, a w sektorach podlegaj\u0105cych regulacjom jest to warunek uruchomienia systemu.<\/p>\n<p>Wymogi prawne stanowi\u0105 dodatkowe utrudnienie. RODO ogranicza zakres danych osobowych, kt\u00f3re mo\u017cna przekazywa\u0107 do zewn\u0119trznego modelu, oraz okres ich przechowywania. Unijna ustawa o sztucznej inteligencji wprowadza obowi\u0105zki w zakresie przejrzysto\u015bci i dokumentacji, kt\u00f3re zale\u017c\u0105 od sposobu wykorzystania systemu sztucznej inteligencji. W praktyce in\u017cynier NLP zatrudniony w polskim banku lub instytucji publicznej po\u015bwi\u0119ca znaczn\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 czasu na dokumentacj\u0119, tworzenie schemat\u00f3w przep\u0142ywu danych oraz rozmowy z zespo\u0142ami prawnymi i ds. zgodno\u015bci z przepisami.<\/p>\n<h2>Czy NLP ma przysz\u0142o\u015b\u0107 jako \u015bcie\u017cka kariery?<\/h2>\n<p>Popyt na in\u017cynier\u00f3w NLP, kt\u00f3rzy potrafi\u0105 przekszta\u0142ci\u0107 modele j\u0119zykowe w niezawodne produkty, stale ro\u015bnie, co odzwierciedla oficjalna klasyfikacja zawod\u00f3w, zawieraj\u0105ca odr\u0119bne kody dla specjalist\u00f3w ds. sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Charakter tej pracy ulega jednak ci\u0105g\u0142ym zmianom. Zadania, kt\u00f3re kiedy\u015b wymaga\u0142y stworzenia modelu dostosowanego do konkretnych potrzeb, takie jak prosta klasyfikacja czy streszczanie, mog\u0105 obecnie by\u0107 realizowane przez model og\u00f3lnego przeznaczenia przy u\u017cyciu odpowiedniego promptu. <\/p>\n<p>Ta zmiana wywiera presj\u0119 na stanowiska oparte wy\u0142\u0105cznie na pisaniu prompt\u00f3w. Trwa\u0142e umiej\u0119tno\u015bci to jako\u015b\u0107 danych, ocena, projektowanie system\u00f3w oraz wiedza na temat tego, gdzie model zawodzi w j\u0119zyku polskim i dlaczego. Osoby \u0142\u0105cz\u0105ce te umiej\u0119tno\u015bci z do\u015bwiadczeniem produkcyjnym nale\u017c\u0105 do najtrudniejszych do pozyskania profili w polskiej bran\u017cy IT. Je\u015bli zamierzasz przej\u015b\u0107 do tej dziedziny z analizy danych, por\u00f3wnaj j\u0105 najpierw z zawodem <a href=\"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/zawody\/data-scientist\/\">data scientist<\/a>.<\/p>\n<h2>Cz\u0119sto zadawane pytania<\/h2>\n<h3>Czy potrzebuj\u0119 wykszta\u0142cenia lingwistycznego, aby zosta\u0107 in\u017cynierem NLP?<\/h3>\n<p>Nie. Wi\u0119kszo\u015b\u0107 in\u017cynier\u00f3w NLP wywodzi si\u0119 z kierunk\u00f3w informatyki, matematyki lub nauki o danych. Znajomo\u015b\u0107 j\u0119zykoznawstwa jest pomocna, zw\u0142aszcza w zakresie polskiej morfologii, wytycznych dotycz\u0105cych adnotacji oraz analizy b\u0142\u0119d\u00f3w, a absolwenci kognitywistyki lub lingwistyki komputerowej posiadaj\u0105 j\u0105 w naturalny spos\u00f3b. Pracodawcy zatrudniaj\u0105 jednak g\u0142\u00f3wnie ze wzgl\u0119du na umiej\u0119tno\u015bci programowania, uczenia maszynowego oraz zdolno\u015b\u0107 do wdra\u017cania i oceny modeli w \u015brodowisku produkcyjnym.<\/p>\n<h3>Jaka jest r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy in\u017cynierem NLP a analitykiem danych?<\/h3>\n<p>Analityk danych pracuje z wieloma rodzajami danych i cz\u0119sto skupia si\u0119 na analizie oraz modelowaniu w kontek\u015bcie zagadnie\u0144 biznesowych. In\u017cynier NLP specjalizuje si\u0119 w tek\u015bcie i mowie i zazwyczaj zajmuje si\u0119 bardziej in\u017cynieryjnymi zadaniami: budowaniem potok\u00f3w przetwarzania, wdra\u017caniem modeli j\u0119zykowych, projektowaniem wyszukiwania oraz ocen\u0105 odpowiedzi w \u015brodowisku produkcyjnym. W mniejszych polskich firmach jedna osoba mo\u017ce pe\u0142ni\u0107 obie role, dlatego warto zapozna\u0107 si\u0119 z zakresem obowi\u0105zk\u00f3w, a nie tylko z nazw\u0105 stanowiska.<\/p>\n<h3>Czy potrzebuj\u0119 stopnia doktora, aby pracowa\u0107 w dziedzinie NLP?<\/h3>\n<p>W przypadku wi\u0119kszo\u015bci stanowisk nie jest to konieczne. Tytu\u0142 doktora przydaje si\u0119 w laboratoriach badawczych oraz w zespo\u0142ach, kt\u00f3re ucz\u0105 modele j\u0119zykowe od podstaw, gdzie licz\u0105 si\u0119 publikacje i dog\u0142\u0119bna wiedza teoretyczna. Firmy produktowe, banki i domy oprogramowania zatrudniaj\u0105 g\u0142\u00f3wnie na podstawie umiej\u0119tno\u015bci praktycznych: znajomo\u015bci j\u0119zyka Python, modeli transformatorowych, RAG, a tak\u017ce do\u015bwiadczenia w ocenie i pracy w \u015brodowisku produkcyjnym. Solidne portfolio z wymiernymi wynikami mo\u017ce otworzy\u0107 w tych firmach te same drzwi, co tytu\u0142 doktora.<\/p>\n<h3>Jakie polskie modele j\u0119zykowe powinienem zna\u0107?<\/h3>\n<p>Warto zapozna\u0107 si\u0119 z modelami HerBERT i polsk\u0105 wersj\u0105 RoBERTa w zakresie klasyfikacji, rozpoznawania encji i wektor\u00f3w osadzenia, a tak\u017ce z rodzinami du\u017cych modeli j\u0119zykowych Bielik i PLLuM. Dowiedz si\u0119, jak wypadaj\u0105 one w por\u00f3wnaniu z modelami \u015bwiatowymi w zadaniach dotycz\u0105cych j\u0119zyka polskiego, korzystaj\u0105c z test\u00f3w por\u00f3wnawczych, takich jak KLEJ i PolEval. Umiej\u0119tno\u015b\u0107 uzasadnienia, kiedy model polski jest lepszym wyborem w przypadku twoich danych, stanowi mocny atut podczas rozm\u00f3w kwalifikacyjnych.<\/p>\n<h3>Czy przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego (NLP) w j\u0119zyku polskim to umiej\u0119tno\u015b\u0107 niszowa?<\/h3>\n<p>To raczej specjalizacja ni\u017c nisza. Ka\u017cdy bank, ubezpieczyciel, operator telekomunikacyjny i sklep internetowy obs\u0142uguj\u0105cy polskich klient\u00f3w ma do czynienia z tekstami w j\u0119zyku polskim \u2013 od skarg po umowy. Globalne modele z roku na rok radz\u0105 sobie coraz lepiej z j\u0119zykiem polskim, ale odmiana, koszt tokenizacji oraz lokalny j\u0119zyk prawniczy nadal powoduj\u0105 b\u0142\u0119dy. In\u017cynierowie potrafi\u0105cy mierzy\u0107 i naprawia\u0107 te b\u0142\u0119dy s\u0105 cenieni przez pracodawc\u00f3w, kt\u00f3rych klienci znajduj\u0105 si\u0119 w Polsce.<\/p>\n<p>&#8222;,<br \/>\n\u201eoccupationLocation\u201d: {<br \/>\n\u201e@type\u201d: \u201eCountry\u201d,<br \/>\n\u201ename\u201d: \u201ePolska\u201d<br \/>\n},<br \/>\n\u201eumiej\u0119tno\u015bci\u201d: \u201ePython, PyTorch, Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK, gensim, sentence-transformers, du\u017ce modele j\u0119zykowe, generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), wektorowe bazy danych, dostrajanie modeli, ocena modeli, morfologia j\u0119zyka polskiego i lemmatyzacja, Docker, \u015brodowiska GPU, AWS lub Azure, statystyka\u201d,<br \/>\n\u201eobowi\u0105zki\u201d: \u201eTworzenie rozwi\u0105za\u0144 opartych na NLP i LLM; projektowanie system\u00f3w RAG; dostrajanie i ocena modeli j\u0119zykowych; przygotowywanie i adnotowanie zbior\u00f3w danych; wdra\u017canie i monitorowanie modeli w \u015brodowisku produkcyjnym; anonimizacja danych osobowych w tekstach; wsp\u00f3\u0142praca z zespo\u0142ami MLOps, ds. bezpiecze\u0144stwa i zgodno\u015bci z przepisami\u201d,<br \/>\n\u201ewymagania-wykszta\u0142cenie\u201d: \u201eZazwyczaj dyplom z informatyki, matematyki, statystyki, in\u017cynierii danych lub lingwistyki komputerowej; nie jest wymagana \u017cadna formalna licencja\u201d,<br \/>\n\u201eexperienceRequirements\u201d: \u201eZazwyczaj co najmniej rok do\u015bwiadczenia na stanowisku analityka danych lub in\u017cyniera ML przy projektach z zakresu NLP; na stanowiskach wy\u017cszego szczebla wymagane jest do\u015bwiadczenie w pracy produkcyjnej z modelami LLM i RAG\u201d,<br \/>\n\u201eoccupationalCategory\u201d: \u201e251908 Specjalista ds. rozwoju sztucznej inteligencji (KZiS)\u201d<br \/>\n}<br \/>\n<\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Czym zajmuje si\u0119 in\u017cynier NLP w polskich firmach w erze du\u017cych modeli j\u0119zykowych, dlaczego j\u0119zyk polski utrudnia t\u0119 prac\u0119 i jak rozpocz\u0105\u0107 karier\u0119 w tej specjalizacji.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":3418,"template":"","meta":[],"branza_zawodu":[],"class_list":["post-2821","zawod","type-zawod","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/zawod\/2821","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/zawod"}],"about":[{"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/zawod"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3418"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2821"}],"wp:term":[{"taxonomy":"branza_zawodu","embeddable":true,"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/branza_zawodu?post=2821"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}