AI / ML Engineer (f / m/x) - Regular
Bangalore, Polska
Najważniejsze cechy oferty
Min. 3 lata doświadczenia
Data: SQL / BI / Python
Backend: Java / .NET / Node / Python
Pełny etat
Model hybrydowy - część pracy zdalnie
Opis
Szukamy Backend GenAI Engineerów, którzy pomogą w budowie i skalowaniu rozwiązań AI klasy enterprise. W tej roli będziesz odpowiedzialny za projektowanie i rozwój podstawowej architektury, która napędza nasze inicjatywy AI, w tym ramy wchłaniania, usługi integracyjne, projektowanie schematów, przepływy transformacji i skalowalne komponenty platformy. Odegrasz kluczową rolę w umożliwieniu rozwoju, wdrażania i optymalizacji zaawansowanych aplikacji AI/ML i Generative AI w całej organizacji. To jest możliwość pracy hybrydowej, z oczekiwaniem 3 dni w tygodniu w biurze w Bangalore.
Benefity
Zróżnicowane portfolio klientów
Szeroki wachlarz technologii
Stabilne zatrudnienie
Możliwość pracy zdalnej
Kontrakty z globalnymi markami
Great Place to Work w Europie
Wielu ekspertów, od których możesz się uczyć
Otwarty i dostępny zarząd
Wymagania
Minimum 4-letnie doświadczenie w rozwoju AI/ML, z silnym naciskiem na rozwiązania Generative AI
Doświadczenie z Generative AI i LLM, w tym OpenAI, Claude, Gemini i Llama
Praktyczna wiedza w zakresie LangGraph i LangChain, w tym orkiestracja agentów, zarządzanie pamięcią i integracja narzędzi
Udokumentowane doświadczenie z AWS Bedrock i AWS AgentCore w zakresie opracowywania i wdrażania rozwiązań AI dla przedsiębiorstw
Silna znajomość Pythona, w tym FastAPI, Pydantic i programowanie asynchroniczne dla aplikacji gotowych do produkcji
Poprzednia praca przy budowaniu end-to-end pipeline'ów RAG oraz praca z bazami danych wektorowymi, takimi jak Pinecone, ChromaDB, FAISS lub OpenSearch
Silna wiedza z zakresu SQL, NL-to-SQL i wzorców dostępu do danych wspomaganych AI; doświadczenie w Snowflake jest dodatkowym atutem
Doskonałe umiejętności komunikacyjne z biegłą znajomością języka angielskiego - minimum poziom B2
Zakres obowiązków
Tworzenie inteligentnych przepływów pracy Agentic AI przy użyciu LangGraph i LangChain w celu rozwiązania złożonych wyzwań biznesowych
Projektowanie skalowalnych architektur wieloagentowych z zaawansowanym routowaniem, pamięcią i możliwościami punktów kontrolnych
Budowanie rozwiązań RAG end-to-end, które dostarczają dokładne, kontekstowe i wykonalne odpowiedzi AI
Integracja AWS Bedrock, AgentCore i usług przedsiębiorstw w celu zasilania aplikacji AI gotowych do produkcji
Opracowywanie rozwiązań natural language-to-SQL, które przekształcają zapytania użytkowników w znaczące spostrzeżenia biznesowe
Wykorzystanie baz danych wektorowych, takich jak Pinecone, ChromaDB lub FAISS, w celu umożliwienia efektywnego wyszukiwania semantycznego i pobierania danych
Rozwój aplikacji Python o wysokiej wydajności przy użyciu FastAPI, Pydantic i nowoczesnych praktyk inżynieryjnych
Optymalizacja rozwiązań Generative AI w ramach modeli OpenAI, Claude, Gemini i Llama w celu maksymalizacji wydajności i niezawodności