Pomiń do treści
Logo firmy ITDS

Mid-Level AI Data Engineer – Generative AI Data Integration

ITDS

Oferta w skrócie
27 72033 600PLN / mies.
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaKraków
Źródło
Aktywna
Opublikowano2 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono2 czerwca 2026
Wygasa za84 dni
Werdykt JobHunt

Rola skupia się na budowie infrastruktury danych dla systemów Generative AI. Będziesz tworzyć źródła danych, budować pipeline'y oraz mikroserwisy do zasilania modeli GenAI. Praca z bazami (MongoDB, wektorowymi) i chmurą (GCP, Azure) w kontekście RAG i Context Engineering. To stanowisko data engineering z naciskiem na AI – nie jest to rola badawcza ani czysto deweloperska.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola skupia się na budowie infrastruktury danych dla systemów Generative AI. Będziesz tworzyć źródła danych, budować pipeline'y oraz mikroserwisy do zasilania modeli GenAI. Praca z bazami (MongoDB, wektorowymi) i chmurą (GCP, Azure) w kontekście RAG i Context Engineering. To stanowisko data engineering z naciskiem na AI – nie jest to rola badawcza ani czysto deweloperska.

Plusy
  • Transparentne widełki B2B
  • Praca nad najnowszymi rozwiązaniami GenAI (RAG, Context Engineering)
  • Nowoczesny stack: wektorowe bazy, FastAPI, chmura
Na co uważać
  • Rola jest na zlecenie (outsourcing/agencja) – możliwy brak wpływu na długoterminową strategię produktu
  • Wymagana znajomość Google ADK – wąski stack, ryzyko vendor lock-in
  • Brak informacji o zespole i długości projektu
  • !Hybryda z 3 dniami zdalnymi – brak informacji o elastyczności
  • !Nie podano procesu rekrutacyjnego
  • !Wiele technologii (MongoDB, PostgreSQL, GCP BigQuery, Vector stores, Hadoop) – ryzyko rozmycia odpowiedzialności
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja źródeł danych dla agentów GenAI
  • Tworzenie pipeline'ów transferu danych między systemami
  • Projektowanie i wdrażanie mikroserwisów synchronizowanych z rozwiązaniami GenAI
  • Współpraca z zespołami nad optymalizacją integracji danych i wydajności modeli
  • Utrzymywanie i rozwijanie baz danych (MongoDB, Vector stores, Hadoop)
  • Wdrażanie wirtualizacji danych i integracji z chmurą (GCP, Azure)
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Data Engineer z 3 latami doświadczenia, znający podstawy Pythona i mikroserwisów, z praktyką na MongoDB i PostgreSQL, chcący rozwijać się w kierunku GenAI.

Raczej nie dla

Osoby bez minimum 3 lat doświadczenia w data engineering ani znajomości chmury (GCP/Azure). Nie dla juniorów ani kandydatów bez prawa pracy w UE.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on4/5
Architekt2/5
Remote4/5
Enterprise2/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół i jakie są role w projekcie?
  • ?Czy projekt jest nowy (greenfield) czy rozwijany istniejący?
  • ?Czy są dyżury on-call?
  • ?Jak wygląda proces decyzyjny dotyczący technologii?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy 100% zdalnej w przyszłości?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Nie wiadomo, czy jest to projekt greenfield czy legacy
  • Brak informacji o dyżurach on-call
Wynagrodzenie vs rynekn=45 · wszystkie oferty

Powyżej mediany rynkowej

Ta oferta27 72033 600
Mediana: Microservices architecture — wszystkie poziomy i typy umów24 15029 400

Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Microservices architecture. Pełne statystyki zarobków →

🔗Podobne oferty