LLM Engineer (Mid/Senior)
Onwelo
Rola polega na projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych na dużych modelach językowych (LLM) do automatycznej analizy i ekstrakcji wiedzy z dokumentów biznesowych, takich jak umowy, raporty czy e-maile. Praca obejmuje tworzenie pipeline'ów NLP z OCR, implementację architektur RAG (Retrieval-Augmented Generation), integrację z systemami wyszukiwania (np. Elasticsearch, Pinecone) oraz optymalizację promptów i modeli. To stanowisko łączy inżynierię ML z bezpośrednią współpracą z klientami i zespołami biznesowymi w środowisku software house'u.
Brakuje: liczba dni tygodniowo w biurze, wielkość zespołu.
Rola polega na projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych na dużych modelach językowych (LLM) do automatycznej analizy i ekstrakcji wiedzy z dokumentów biznesowych, takich jak umowy, raporty czy e-maile. Praca obejmuje tworzenie pipeline'ów NLP z OCR, implementację architektur RAG (Retrieval-Augmented Generation), integrację z systemami wyszukiwania (np. Elasticsearch, Pinecone) oraz optymalizację promptów i modeli. To stanowisko łączy inżynierię ML z bezpośrednią współpracą z klientami i zespołami biznesowymi w środowisku software house'u.
- ✓Dostęp do szkoleń wewnętrznych i praca z nowymi technologiami
- ✓Ciekawe projekty dla międzynarodowych klientów
- !Nie podano wielkości zespołu ani struktury projektu
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- •Projektowanie i implementacja rozwiązań LLM do automatycznej analizy dokumentów
- •Tworzenie i optymalizacja promptów dla modeli generatywnych (GPT-4, Llama, itp.)
- •Implementacja pipeline'ów przetwarzania danych z użyciem OCR i NLP (HuggingFace, SpaCy)
- •Integracja LLM z bazami wiedzy i systemami RAG (LangChain, LlamaIndex)
- •Ewaluacja jakości odpowiedzi modeli i współpraca z ekspertami dziedzinowymi
- •Monitorowanie wydajności i kosztów rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym
- •Współpraca z zespołami biznesowymi i technicznymi na każdym etapie projektu
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z co najmniej 2 latami praktyki w Pythonie i LLM-ach, który zrealizował jeden projekt RAG lub fine-tuningu i potrafi samodzielnie integrować modele z bazami wiedzy.
Osoby szukające czysto badawczej roli bez produkcji, juniors bez doświadczenia w LLM, ani osoby oczekujące w pełni zdalnej pracy (oferta hybrydowa z obecnością w biurze w Krakowie).
- ?Ile osób liczy zespół AI i jak jest zorganizowany?
- ?Jakie konkretnie bazy wektorowe są używane w projekcie?
- ?Ile dni w tygodniu wymagana jest obecność w biurze?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia modelu do produkcji?
- ?Czy są dyżury on-call lub monitorowanie 24/7?
- ?Jaki jest typowy czas trwania projektu i rotacja klientów?
- −Liczba dni tygodniowo w biurze
- −Wielkość zespołu
- −Opis procesu rekrutacyjnego
- −Szczegóły dotyczące monitorowania i utrzymania rozwiązań w produkcji
- −Informacja o ewentualnych podróżach służbowych
Kultura współpracy z zespołami biznesowymi i technicznymi, przyjazne środowisko z integracjami firmowymi i wsparciem eksperckim.