AI Engineer – GenAI & Cloud (f / m/x) - Regular, Senior

Opis

Potrzebujemy inżynierów, którzy budują systemy AI działające poza notatnikiem Jupyter. Przekształcisz architektury zaprojektowane dla rzeczywistych problemów w usługi produkcyjne — niezawodne, obserwowalne i efektywne kosztowo. Twoje codzienne zadania będą obejmować pisanie kodu w Pythonie, łączenie infrastruktury chmurowej oraz rozwiązywanie nieatrakcyjnych problemów, które sprawiają, że AI jest naprawdę użyteczne: jakość danych, opóźnienia, ocena i wdrażanie. Będziesz pracować w obszarze generatywnej i klasycznej AI — budując systemy AI oparte na wiedzy, integrując LLM-y w aplikacjach, trenując i wdrażając tradycyjne modele ML oraz utrzymując to wszystko w produkcji na Azure, AWS lub GCP. Co oferujemy: Grant AI — Przestań mówić o AI i zacznij ją budować. Nasz Grant AI daje Ci dedykowany budżet i zasoby, aby przekształcić Twój najdzikszy pomysł na AI w działający projekt, wspierany przez dwa płatne tygodnie, aby skupić się na niczym innym. Centrum Doskonałości AI — Pracuj obok specjalistów w dziedzinie agentowej AI, suwerennej AI, generatywnej i dyskryminacyjnej AI. To nie jest zamknięty zespół — to ludzie, od których będziesz się uczyć i z którymi będziesz budować na co dzień. Twoje narzędzia, Twój wybór — Pełny dostęp do narzędzi rozwojowych wspieranych przez AI, w tym Claude, Cursor i GitHub Copilot. Wybierz to, co najlepiej działa dla Ciebie. Różnorodność projektów — Od generatywnej AI dla zgodności dokumentów prawnych, przez systemy agentowe w środowiskach produkcyjnych, po platformy AI na dużą skalę, wizję komputerową i autonomiczne prowadzenie. Nie będziesz się nudzić. Wsparcie w zakresie konferencji i wystąpień — Chcesz uczestniczyć w konferencjach? Pomożemy Ci. Chcesz na nich wystąpić? Jeszcze lepiej — wesprzemy Cię dedykowanym czasem na przygotowanie i bonusami.

Benefity

• Great Place to Work

• Stabilna sytuacja finansowa

• Kontrakty z globalnymi markami

• Centrum szkoleń wewnętrznych

• Wielu ekspertów, od których możesz się uczyć

• Otwarty i dostępny zarząd

• Profit sharing

• Program Sponsoringu Pasji

• Cykliczne imprezy i wyjazdy integracyjne

• Komfortowe i dobrze wyposażone biura

• Aplikacja MySii

• Opieka medyczna

Wymagania

• Co najmniej 4 lata doświadczenia w inżynierii oprogramowania lub ML, z praktycznym doświadczeniem w dostarczaniu systemów AI/ML do produkcji

• Silne umiejętności w Pythonie — nie tylko skrypty, ale pisanie utrzymywalnego, przetestowanego kodu dla usług produkcyjnych

• Praktyczne doświadczenie z frameworkami AI/ML takimi jak LangChain, LangGraph, Semantic Kernel lub równoważnymi

• Znajomość przynajmniej jednej dużej platformy chmurowej (Azure, AWS lub GCP) i jej usług AI/ML

• Doświadczenie z bazami danych wektorowych, modelami osadzeń i systemami wyszukiwania w aplikacjach rzeczywistych

• Znajomość podstaw MLOps: wersjonowanie modeli, śledzenie eksperymentów, CI/CD dla ML i monitorowanie

• Umiejętność pracy autonomicznej przy jednoczesnej efektywnej współpracy z architektami, inżynierami danych i zespołami produktowymi

• Biegła znajomość języka angielskiego (w mowie i piśmie)

• Biegła znajomość języka polskiego wymagana

• Mieszkanie w Polsce wymagane

Zakres obowiązków

• Budowanie i wdrażanie systemów AI opartych na wiedzy od początku do końca: pobieranie danych, dzielenie, tworzenie osadzeń, logika wyszukiwania, ponowne sortowanie i generowanie odpowiedzi

• Rozwój aplikacji agentowych — integracje narzędzi, pętle planowania, zarządzanie pamięcią, zabezpieczenia — przy użyciu frameworków takich jak LangGraph, LangChain, Semantic Kernel lub równoważnych

• Implementacja i utrzymanie pipeline'ów ML dla klasycznych przypadków użycia: prognozowanie, klasyfikacja, rekomendacja i modele optymalizacji

• Wdrażanie i optymalizacja infrastruktury serwowania modeli: punkty końcowe API, grupowanie, buforowanie, wykorzystanie GPU i zarządzanie kosztami w różnych środowiskach chmurowych

• Pisanie czystego, przetestowanego kodu produkcyjnego w Pythonie — nie kodu prototypowego, który ktoś inny musi przepisać

• Budowanie pipeline'ów oceny i monitorowania: automatyczne kontrole jakości, wykrywanie driftu, śledzenie opóźnień i pętle feedbackowe z udziałem ludzi

• Praca z chmurowymi usługami AI na co najmniej jednej dużej platformie (Azure, AWS lub GCP) w celu wdrażania skalowalnych rozwiązań

• Współpraca z architektami AI w zakresie projektowania technicznego oraz z inżynierami danych w zakresie dostępności i jakości danych