Senior GenAI Engineer

• Długofalowa współpraca z międzynarodową, topową firmą consultingową, świadczącą usługi IT dla dużych i średnich firm z różnorodnych sektorów jak automotive, finanse, bankowość czy produkcja.
• Projekt dotyczy budowy i rozwoju skalowalnych, agentowych rozwiązań AI wspierających procesy podatkowe w środowisku enterprise. Obejmuje integrację modeli LLM z istniejącymi systemami, implementację pipeline’ów RAG oraz zapewnienie jakości, bezpieczeństwa i niezawodności w środowisku chmurowym Azure.
• Projektowanie, budowanie i utrzymywanie agentowych usług AI orkiestrujących narzędzia, workflowy i integracje pomiędzy systemami chmurowymi a źródłami danych enterprise.
• Implementacja i ciągłe doskonalenie pipeline’ów RAG dla artefaktów podatkowych i wiedzy wewnętrznej (ingestia, strojenie wyszukiwania, ewaluacja).
• Integracja workflowów AI z istniejącymi platformami wewnętrznymi oraz usługami backendowymi poprzez solidne API.
• Definiowanie i utrzymywanie schematów narzędzi/funkcji oraz wzorców orkiestracji; implementacja streamingu, przerwań i kroków human-in-the-loop.
• Współpraca z zespołem w celu wyznaczania kierunku technicznego, mentorowania i usuwania blokad.

Key requirements:

• Minimum 7 lat doświadczenia w tworzeniu oprogramowania (preferowane 7+ lat w backend/API/integracjach i chmurze).
• Doświadczenie w budowaniu produkcyjnych aplikacji opartych na LLM (RAG, wywoływanie narzędzi/funkcji, orkiestracja agentów).
• Silne podstawy inżynierii oprogramowania: projektowanie, budowanie i utrzymywanie systemów produkcyjnych.
• Biegłość w Python (wymóg konieczny).
• Doświadczenie w budowie i integracji REST API (GraphQL jako atut).
• Znajomość systemów rozproszonych (współbieżność, async I/O, retry, cache, optymalizacja wydajności).
• Doświadczenie z integracją przez API oraz wzorcami event-driven.
• Dobra znajomość baz danych (SQL, wydajność, migracje); wymagane doświadczenie z wyszukiwaniem wektorowym.
• Doświadczenie z systemami RAG (chunking, embeddingi, strategie retrievalu, ewaluacja), znajomość frameworków agentowych (np. LangGraph, LangChain, Semantic Kernel lub podobne).
• Zrozumienie jakości i bezpieczeństwa aplikacji LLM (ewaluacja, ograniczanie halucynacji, guardrails).
• Doświadczenie z platformami modelowymi (np. Azure OpenAI) oraz projektowaniem pod kątem niezawodności.
• Znajomość usług Azure wykorzystywanych w rozwiązaniach AI (Functions, Storage, Key Vault, Application Insights).

Nice to have:

• GraphQL