Opis stanowiska
O roli
Poszukujemy inżynierów, którzy budują systemy AI działające poza środowiskiem Jupyter notebook. Przekształcisz architektury zaprojektowane do rzeczywistych problemów w usługi produkcyjne – niezawodne, obserwowalne i efektywne kosztowo. Twoja codzienna praca będzie obejmować pisanie kodu w Pythonie, konfigurację infrastruktury chmurowej oraz rozwiązywanie wyzwań związanych z jakością danych, opóźnieniami, ewaluacją i wdrożeniami.
Będziesz pracować w pełnym stosie technologicznym AI – od systemów generatywnych po klasyczne uczenie maszynowe, budując rozwiązania oparte na wiedzy, integrując LLM z aplikacjami oraz trenując i wdrażając modele na platformach Azure, AWS lub GCP.
Co oferujemy
- AI Grant – Buduj własne projekty AI z dedykowanym budżetem i dwoma płatnymi tygodniami na realizację.
- AI Center of Excellence – Współpraca z ekspertami w dziedzinie agentowego AI, sovereign AI oraz modeli generatywnych.
- Twoje narzędzia, Twój wybór – Pełny dostęp do narzędzi AI, takich jak Claude, Cursor i GitHub Copilot.
- Różnorodność projektów – Od AI w obszarze zgodności prawnej, przez systemy agentowe w przemyśle, po platformy klasy enterprise, wizję komputerową i autonomiczne pojazdy.
- Wsparcie konferencyjne – Finansowanie udziału w konferencjach oraz wsparcie w przygotowaniach do wystąpień publicznych.
Twoje zadania
- Budowa i wdrażanie systemów AI opartych na wiedzy (RAG): od inżynierii danych po logikę retrieval i generowanie odpowiedzi.
- Tworzenie aplikacji agentowych z wykorzystaniem frameworków takich jak LangGraph, LangChain czy Semantic Kernel.
- Implementacja i utrzymanie potoków ML dla klasycznych zastosowań: predykcji, klasyfikacji i optymalizacji.
- Optymalizacja infrastruktury serwowania modeli: API, caching, wykorzystanie GPU i zarządzanie kosztami w chmurze.
- Pisanie czystego, przetestowanego kodu w Pythonie gotowego do produkcji.
- Budowa potoków ewaluacji i monitoringu: wykrywanie dryfu, śledzenie opóźnień i pętle feedbacku.
- Współpraca z architektami AI oraz inżynierami danych.
Wymagania
- Minimum 4 lata doświadczenia w inżynierii oprogramowania lub ML oraz doświadczenie w dostarczaniu systemów AI na produkcję.
- Biegła znajomość języka Python w kontekście tworzenia utrzymywalnego kodu.
- Praktyczne doświadczenie z frameworkami AI/ML (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel lub odpowiedniki).
- Znajomość przynajmniej jednej głównej platformy chmurowej (Azure, AWS lub GCP).
- Doświadczenie z bazami wektorowymi, modelami embeddingowymi i systemami retrieval.
- Znajomość fundamentów MLOps (wersjonowanie modeli, CI/CD dla ML, monitoring).
- Umiejętność samodzielnej pracy oraz efektywnej współpracy w zespole.
- Biegła znajomość języka angielskiego (w mowie i piśmie).
- Biegła znajomość języka polskiego.
- Miejsce zamieszkania: Polska.
Mile widziane
- Doświadczenie w fine-tuningu LLM (LoRA, QLoRA).
- Znajomość klasycznego ML (scikit-learn, XGBoost, szeregi czasowe).
- Doświadczenie z konteneryzacją (Docker, Kubernetes) i Infrastructure-as-Code.
- Wkład w projekty open-source lub publikacje techniczne.
Nr ref. 260603-G3NRP
Benefity
- Stabilna sytuacja finansowa i kontrakty z największymi markami.
- Dostęp do centrum szkoleń wewnętrznych i wsparcie ekspertów.
- Otwarta kultura zarządzania, udział w zyskach i program Passion Sponsorship.
- Komfortowe biura, aplikacja MySii, opieka medyczna oraz regularne wyjazdy integracyjne.
