Przedmiot zlecenia: Prowadzenie prac badawczych w charakterze Specjalista ds. testów AI. Zamawiający: PAJP Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością. Kategoria: Usługi. Lokalizacja realizacji: Warszawa, mazowieckie. Termin składania ofert: 01.10.2026 23:59. Kod CPV: 72212517-6, 72260000-5, 73100000-3. Zakres podany w publicznym źródle: Przedmiotem zamówienia jest wybór osoby prawnej lub osoby fizycznej, która wykona prace w charakterze Specjalista ds. testów AI w projekcie, którego celem jest opracowanie systemu do kompleksowej analizy video streamingu na podstawie wydarzeń sportowych z użyciem autorskich, zaawansowanych narzędzi wspierających komponenty transkrypcji, statystyk oraz przetwarzania i analizy obrazu przy wykorzystaniu algorytmów głębokiego uczenia. W przypadku osób fizycznych nie prowadzących działalności gospodarczej formą współpracy będzie umowa zlecenie/umowa o dzieło, w pozostałych przypadkach - umowa o świadczenie usług. Szczegółowy zakres usługi: Zadanie 1 Wytworzenie narzędzi i datasetów (przewidywany okres realizacji: 1-9 miesiąc od daty podpisania umowy): - testowanie jakości działania modeli detekcji zdarzeń boiskowych; - prowadzenie testów skuteczności modeli wykrywających zdarzenia meczowe, w tym podania, faule, strzały i przejęcia, oceniając metryki takie jak precision, recall oraz F1-score; - przygotowywanie zestawów testowych i porównywanie dane generowanych automatycznie z danymi wzorcowymi (anotacjami ręcznymi), analizując różnice między wynikami; - wspieranie walidacji jakościowej i ilościowej modeli w różnych scenariuszach meczowych, uwzględniając zróżnicowaną jakość wideo i różne style gry. Zadanie 2 Opracowanie i implementacja algorytmów (przewidywany okres realizacji: 10-19 miesiąc od daty podpisania umowy): - eksploracja błędów modeli, przypadków brzegowych i outlierów; - analizowanie przypadków błędnych lub niepewnych klasyfikacji zdarzeń, identyfikacja typowych i nietypowych źródeł odchyleń, takie jak zakrycie obiektów, zmiana kąta kamery czy nakładanie się akcji; - wyszukiwanie edgecase’ow i outlierow w danych testowych, które mogą zaburzać działanie modeli; - dokumentowanie wyników analiz i przekazywanie ich zespołowi ML jako podpowiedzi do dalszej modyfikacji architektury modeli lub warunków treningowych. Zadanie 3 Operacjonalizacja modeli i integracja z infrastrukturą rozwojową Zamawiającego (przewidywany okres realizacji: 20-23 miesiąc od daty podpisania umowy): - wsparcie procesu anotacji i iteracyjnego feedbacku do modeli AI; - współpraca z annotatorami przy ocenie jakości oznaczeń i korektach danych referencyjnych; - na podstawie wyników testów wskazywanie obszarów wymagających dodatkowej anotacji lub ponownej walidacji; - wraz z zespołem AI przygotowywanie feedback służącego iteracyjnemu udoskonalaniu modeli: zarówno poprzez dobór trudnych przykładów treningowych, jak i przez weryfikację stabilności predykcji w czasie; - dokumentowanie przypadków wymagających zmian logiki modelu lub sposobu prezentacji wyników. Szacowana średnia liczba godzin pracy w miesiącu: 84 h. Przewidywana liczba godzin może ulec zwiększeniu lub zmniejszeniu w zależności od potrzeb Zamawiającego w zakresie realizacji projektu oraz prowadzenia prac badawczych w projekcie. Szacowany czas trwania umowy: 23 miesiące. W związku z realizacją projektu B+R obciążonego ryzykiem badawczym, Zamawiający zastrzega sobie prawo do ewentualnego wydłużenia lub skrócenia okresu zaangażowania na przedmiotowym stanowisku (w tym zmiany dat