AI Engineer – LLM / Agentic Systems (f / m/x) - Senior
Białystok, Polska, Bydgoszcz, Polska, Kraków, Polska +10
Najważniejsze cechy oferty
Min. 5 lat doświadczenia
Data: SQL / BI / Python
Pełny etat
Praca zdalna - bez dojazdów
Prywatna opieka medyczna
Opis
Budujemy nowy zespół AI w ramach projektu z obszaru cyfrowej opieki zdrowotnej / marketingu opartego na danych. Poszukujemy zarówno Tech Leada, jak i Starszych Inżynierów, którzy będą pracować razem jako spójny zespół. Rola koncentruje się na projektowaniu i dostarczaniu produkcyjnych systemów AI opartych na LLM w rzeczywistym, regulowanym środowisku.
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
Minimum 5 lat doświadczenia komercyjnego w tworzeniu oprogramowania lub inżynierii AI/ML
Silne umiejętności w Pythonie z solidnymi praktykami inżynierii oprogramowania (modułowy design, testowanie, przeglądy kodu)
Praktyczne doświadczenie z frameworkami LLM takimi jak LangChain, LangGraph lub LlamaIndex
Doświadczenie z bazami danych wektorowych (np. Pinecone, Weaviate, pgvector, OpenSearch)
Praktyczne doświadczenie w budowaniu pipeline'ów RAG i pracy z danymi nieustrukturyzowanymi
Doświadczenie w pracy z SQL i systemami danych w chmurze
Dostępność do rozpoczęcia pracy w ciągu 2 tygodni ze względu na szybki start projektu
Biegła znajomość języka angielskiego
Wymagane zamieszkanie w Polsce
Zakres obowiązków
Projektowanie i rozwój produkcyjnych systemów AI opartych na LLM i przepływach pracy opartych na agentach
Budowa i utrzymanie pipeline'ów danych do pobierania, orkiestracji i ewaluacji
Implementacja rozwiązań z użyciem frameworków takich jak LangChain, LangGraph, LlamaIndex lub podejść niestandardowych
Rozwój i optymalizacja pipeline'ów RAG (dzielenie na fragmenty, osadzanie, pobieranie, ponowne rankowanie)
Integracja modeli LLM (OpenAI i open-source) oraz wsparcie decyzji dotyczących wyboru modelu
Współpraca z zespołami Data Science w celu produkcyjnego wdrożenia modeli ML
Budowa frameworków ewaluacyjnych (metryki, zestawy testowe, testy regresyjne) oraz monitorowanie wydajności systemu
Tworzenie i utrzymanie skalowalnej infrastruktury AI w środowisku chmurowym