Pomiń do treści
Logo firmy Antal

Senior AI Developer

Antal

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 2+ latDoświadczenie
LokalizacjaKraków
Źródło
Aktywna
Opublikowano12 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono12 czerwca 2026
Wygasa za79 dni
Werdykt JobHunt

Rola polega na tworzeniu rozwiązań AI dla globalnej bankowości, ze szczególnym naciskiem na aplikacje oparte o LLM (RAG, integracje narzędziowe, prompt engineering). Będziesz projektować i rozwijać produkty danych, integrować modele AI z systemami firmowymi oraz dbać o bezpieczeństwo i jakość. Pracujesz hybrydowo 2 dni w biurze w Krakowie, na B2B.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu data & analytics, brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, czas).

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Tytuł może mylić

Tytuł 'Senior AI Developer' sugeruje starsze stanowisko, ale wymagane tylko 2 lata doświadczenia – realnie jest to raczej rola mid-level. Ponadto, zakres obowiązków obejmuje sporo data engineeringu i koordynacji projektowej, a nie tylko rozwój AI.

Czym naprawdę jest ta rola?Applied AI Engineer

Rola polega na tworzeniu rozwiązań AI dla globalnej bankowości, ze szczególnym naciskiem na aplikacje oparte o LLM (RAG, integracje narzędziowe, prompt engineering). Będziesz projektować i rozwijać produkty danych, integrować modele AI z systemami firmowymi oraz dbać o bezpieczeństwo i jakość. Pracujesz hybrydowo 2 dni w biurze w Krakowie, na B2B.

Plusy
  • Praca dla globalnej bankowości – stabilny sektor, ciekawe wyzwania AI
  • Możliwość pracy nad nowoczesnymi rozwiązaniami LLM i RAG w produkcji
  • Wsparcie konsultanta Antal w procesie rekrutacyjnym
Na co uważać
  • Rekrutacja przez agencję (Antal) – brak bezpośredniego kontaktu z klientem na wczesnym etapie
  • Tytuł Senior AI Developer, ale wymagane tylko 2 lata doświadczenia – może oznaczać niedopasowanie poziomu lub zawyżenie tytułu
  • !Nie podano liczby osób w zespole ani struktury
  • !Nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, czas trwania)
  • !Wymaganie 'koordynacja prac projektowych' – może sugerować dodatkowe obowiązki PM
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Budowa i rozwój aplikacji opartych na LLM w architekturze RAG (ingestion, embeddings, retrieval, re-ranking, grounding)
  • Integracja modeli AI z narzędziami i systemami organizacyjnymi (tool/MCP integrations)
  • Projektowanie i wersjonowanie promptów oraz struktur konwersacji
  • Definiowanie i przeprowadzanie testów jakości rozwiązań AI (dokładność, bezpieczeństwo, latency, koszt)
  • Implementacja guardrails i mechanizmów bezpieczeństwa danych wrażliwych
  • Budowa pipeline'ów danych ETL z walidacją i enrichmnetem
  • Współpraca z biznesem przy zbieraniu wymagań i definiowaniu user stories
  • Dokumentowanie architektury, danych, promptów i testów
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Osoba z co najmniej 2 latami doświadczenia w AI/data, która ma praktyczne umiejętności w LLM, prompt engineeringu i data engineeringu, ale może nie mieć certyfikatów. Doświadczenie w enterprise jest wymagane.

Raczej nie dla

Osoby z mniej niż 2 latami doświadczenia w AI/data (rola wymaga samodzielności) oraz osoby szukające pracy w pełni zdalnej (model hybrydowy 2 dni w biurze).

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior2/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół Data & Analytics, do którego dołączę?
  • ?Jakie są główne projekty AI, nad którymi obecnie pracuje zespół?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej częściej niż 2 dni w tygodniu?
  • ?Jaki jest proces rekrutacyjny (ile etapów, czy jest zadanie domowe)?
  • ?Czy rola wymaga dyżurów on-call lub wsparcia po godzinach?
  • ?Jakie narzędzia do zarządzania projektami i wersjonowania promptów są używane?
  • ?Czy klient zapewnia budżet na szkolenia i certyfikaty?
  • ?Jaki jest stosunek pracy nad LLM do typowego data engineeringu?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu Data & Analytics
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, czas)
  • Nie wiadomo, czy praca odbywa się bezpośrednio u klienta czy zdalnie u Antal
  • Brak informacji o on-call lub dyżurach
  • Nie określono budżetu szkoleniowego
Powiązane strony
🔗Podobne oferty