LLM Developer
Infakt
Rola polega na budowie i rozwoju aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM) dla systemu księgowego Infakt. Będziesz tworzyć rozwiązania RAG, agentów AI i pipeline'y do przetwarzania dokumentów, integrując modele z produkcją przez Function Calling i MCP Server. To stanowisko inżynierskie, wymagające silnych umiejętności backendowych w Pythonie oraz praktycznej znajomości LLM-ów, z naciskiem na produkcję i automatyzację procesów księgowych.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury (ile osób w zespole llm/ml), brak informacji o konkretnych usługach chmurowych (aws/gcp) używanych w produkcji.
Rola polega na budowie i rozwoju aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM) dla systemu księgowego Infakt. Będziesz tworzyć rozwiązania RAG, agentów AI i pipeline'y do przetwarzania dokumentów, integrując modele z produkcją przez Function Calling i MCP Server. To stanowisko inżynierskie, wymagające silnych umiejętności backendowych w Pythonie oraz praktycznej znajomości LLM-ów, z naciskiem na produkcję i automatyzację procesów księgowych.
- ✓Możliwość pracy nad nowoczesnymi aplikacjami LLM w produkcji
- ✓Autonomia techniczna przy projektowaniu rozwiązań AI
- ✓Współpraca z biznesem w celu automatyzacji rzeczywistych procesów księgowych
- !Nie określono liczby dni pracy z biura (hybrid bez specyfikacji)
- !Brak informacji o dyżurach on-call lub oczekiwanej dyspozycyjności
- •Pisanie kodu w Pythonie do budowy i optymalizacji pipeline'ów RAG dla dokumentów księgowych
- •Integracja modeli LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini) z produkcją poprzez Function Calling i MCP Server
- •Projektowanie i testowanie promptów oraz mierzenie jakości outputu przy użyciu Langfuse
- •Praca z bazami wektorowymi (embedding, chunking, indeksowanie) w Qdrant, Weaviate lub Pinecone
- •Tworzenie i utrzymywanie mikroserwisów w FastAPI z bazami SQL/NoSQL
- •Wdrażanie i zarządzanie infrastrukturą w chmurze (AWS lub GCP) z użyciem Dockera i CI/CD
- •Współpraca z zespołem deweloperskim i biznesem przy definiowaniu i automatyzacji procesów księgowych
- •Kod review i utrzymanie standardów czystego, testowalnego kodu (OOP, design)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level inżynier Python z co najmniej 2-3 latami doświadczenia, który ma podstawowe doświadczenie z LLM-ami i rozumie architekturę RAG. Potrafi pracować z FastAPI i Dockerem, a chmurę zna przynajmniej koncepcyjnie.
Nie dla juniorów bez komercyjnego doświadczenia z LLM-ami i backendem, ani dla osób, które preferują pracę w pełni zdalną (oferta hybrydowa).
- ?Ile osób liczy zespół LLM/ML i jak jest zorganizowany?
- ?Jakie konkretne usługi AWS/GCP są używane w produkcji?
- ?Jak wygląda proces ewaluacji i monitorowania modeli LLM w produkcji?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jeśli tak, z jaką częstotliwością?
- ?Ile dni w tygodniu/miesiącu trzeba być w biurze w Krakowie?
- ?Jaka jest skala systemu (liczba użytkowników, dokumentów)?
- ?Czy istnieje już platforma MCP, czy trzeba ją budować od podstaw?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury (ile osób w zespole LLM/ML)
- −Brak informacji o konkretnych usługach chmurowych (AWS/GCP) używanych w produkcji
- −Nie wiadomo, czy dyżury on-call są wymagane
- −Nie określono liczby dni pracy stacjonarnej (hybrid bez specyfikacji)
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe, live coding)
Zespół prawdopodobnie niewielki, nastawiony na automatyzację procesów księgowych z użyciem najnowszych technologii LLM. Współpraca z biznesem wymaga komunikatywności i nastawienia na dostarczanie praktycznych rozwiązań.
Na poziomie rynkowym
≈ 125,0–148,8 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Git. Pełne statystyki zarobków →