Data & AI Engineer
Antal
Rola skupia się na budowie i utrzymaniu rozwiązań Generative AI – tworzeniu agentów pozyskujących dane, pipeline'ów danych oraz mikroserwisów współpracujących z modelami GenAI. Łączy aspekty data engineering (praca z Hadoop, Starburst, bazami danych) z AI engineering (RAG, Vector Stores, Context Engineering). Nie jest to rola badawcza, lecz inżynieryjna – implementacja i wdrażanie gotowych rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym. Praca w międzynarodowym zespole w modelu hybrydowym.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o wynagrodzeniu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola skupia się na budowie i utrzymaniu rozwiązań Generative AI – tworzeniu agentów pozyskujących dane, pipeline'ów danych oraz mikroserwisów współpracujących z modelami GenAI. Łączy aspekty data engineering (praca z Hadoop, Starburst, bazami danych) z AI engineering (RAG, Vector Stores, Context Engineering). Nie jest to rola badawcza, lecz inżynieryjna – implementacja i wdrażanie gotowych rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym. Praca w międzynarodowym zespole w modelu hybrydowym.
- ✓Praca z nowoczesnymi technologiami GenAI (RAG, Vector Stores, Context Engineering)
- ✓Międzynarodowy zespół i nacisk na etykę oraz bezpieczeństwo danych
- ✓Szkolenia i rozwój w obszarze Generative AI
- −Brak informacji o wynagrodzeniu (widełki)
- −Niejasny stosunek zatrudnienia – Antal jako agencja rekrutacyjna, prawdopodobnie praca u klienta, ale nie sprecyzowano
- !Tryb hybrydowy bez określonej liczby dni w biurze
- !Szeroki zakres technologii – może wskazywać na wiele systemów legacy lub wymóg szybkiego uczenia się
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja agentów AI pozyskujących dane z różnych systemów dla modeli GenAI
- •Tworzenie i utrzymanie pipeline'ów danych (ETL/ELT) dla transferu danych do rozwiązań GenAI
- •Rozwój mikroserwisów w Python/FastAPI synchronizowanych z systemami Generative AI
- •Praca z bazami danych relacyjnymi (PostgreSQL) i NoSQL (MongoDB) oraz Vector Stores
- •Wykorzystanie narzędzi big data (Hadoop, Starburst) do przetwarzania dużych zbiorów danych
- •Wdrażanie i konfiguracja komponentów w chmurze GCP (BigQuery) i Azure
- •Udział w projektowaniu architektury rozwiązań GenAI z uwzględnieniem etyki i bezpieczeństwa danych
- •Implementacja technik RAG (Retrieval-Augmented Generation) i Context Engineering
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z solidnym Pythonem (FastAPI), znajomością MongoDB, PostgreSQL i jednej z chmur (GCP lub Azure), gotowa uczyć się nowych technologii GenAI (Vector Stores, RAG). Co najmniej 3-4 lata doświadczenia w podobnych rolach.
Osoby bez doświadczenia w Pythonie i FastAPI, nieznające baz danych NoSQL ani chmury. Rola wymaga wiedzy z data engineering i AI – nie dla juniorów bez tych kompetencji.
- ?Jaki jest stosunek zatrudnienia – czy praca bezpośrednio w Antal, czy dla klienta zewnętrznego?
- ?Ile osób liczy zespół i jaka jest struktura (data engineerowie, AI engineerowie)?
- ?Jak wygląda tryb hybrydowy – ile dni w biurze w tygodniu?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny (liczba etapów, zadanie domowe)?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej z innych miast niż Kraków?
- ?Jakie są główne wyzwania w obecnym projekcie GenAI?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call lub praca w weekendy?
- ?Jaka jest skala danych i systemów (liczba użytkowników, wolumeny)?
- −Brak informacji o wynagrodzeniu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy praca u klienta czy bezpośrednio w Antal
- −Brak szczegółów dotyczących trybu hybrydowego (liczba dni w biurze)
- −Nie podano wielkości zespołu
Międzynarodowy, innowacyjny zespół z naciskiem na etykę i bezpieczeństwo danych, rozwijający rozwiązania Generative AI.