AI Engineer

• Budowa i wdrażanie aplikacji AI/LLM w chmurze (AWS lub GCP)
• Projektowanie architektur opartych o LLM — RAG, Agentic RAG, MCP
• Integracja modeli z produkcją przez Function Calling / A2A i MCP Server
• Pipeline'y do przetwarzania danych kontekstowych (embedding, chunking, wektoryzacja) i indeksowanie w bazach wektorowych (Qdrant / Weaviate / Pinecone)
• Pisanie promptów, testowanie jakości outputu i optymalizacja zachowań LLM (Langfuse, eval frameworki)
• Współpraca z zespołem dev i biznesem przy automatyzacji, analityce i integracjach (OCR, klasyfikacja, generative UI)

Wymagania kluczowe:

• Dobra znajomość Pythona i ekosystemu narzędzi AI/ML
• Praktyczne doświadczenie z LLM-ami i GenAI (zawodowo lub w solidnych własnych projektach)
• Znajomość prompt engineeringu, architektur agentowych, RAG i kontekstualizacji danych
• Doświadczenie z AWS lub GCP
• Znajomość Git, Docker, CI/CD, REST/JSON
• Umiejętność pracy z narzędziami do oceny jakości odpowiedzi modeli (eval frameworki, testy automatyczne)
• Komunikacja po polsku na poziomie C1, po angielsku min. B2
• Hybrydowy model pracy (3 dni biuro, 2 zdalnie)

Mile widziane:

• Znajomość LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Pydantic
• Doświadczenie w budowaniu serwerów MCP lub narzędzi developerskich (Claude Code, rozszerzenia VS Code, Continue.dev)
• Znajomość Langfuse lub innych narzędzi do observability LLM-ów
• Styczność z CrewAI, N8N lub podobnymi frameworkami agentowymi
• Doświadczenie w MLOps (MLflow, Airflow, Vertex AI Pipelines) lub DataOps