Senior Full Stack AI/ML Engineer
Mindbox
Rola łączy inżynierię AI/ML z pełnym stackiem (frontend, backend, infrastruktura). Jako konsultant Mindbox, będziesz projektować i wdrażać systemy konwersacyjne, RAG i agentowe dla klientów enterprise. Obejmuje to architekturę, implementację, MLOps i wsparcie produkcyjne. Wymagana jest duża autonomia i znajomość zarówno modeli językowych, jak i chmury.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury hierarchicznej, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola łączy inżynierię AI/ML z pełnym stackiem (frontend, backend, infrastruktura). Jako konsultant Mindbox, będziesz projektować i wdrażać systemy konwersacyjne, RAG i agentowe dla klientów enterprise. Obejmuje to architekturę, implementację, MLOps i wsparcie produkcyjne. Wymagana jest duża autonomia i znajomość zarówno modeli językowych, jak i chmury.
- ✓Wysokie widełki wynagrodzenia dla B2B
- ✓Model hybrydowy z tylko 2 dniami w biurze
- ✓Dostęp do platform szkoleniowych i rozwoju
- ✓Elastyczna forma współpracy (B2B, UoP itp.)
- !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
- !Agencja – możliwa zmiana projektów i klientów
- !Nie podano konkretnej platformy chmurowej, na której będą pracować
- •Projektowanie i implementacja end-to-end systemów AI (konwersacyjne, RAG, agentowe) w chmurze
- •Rozwój API, backendowych mikroserwisów i komponentów frontendowych
- •Wdrażanie praktyk MLOps/LLMOps: monitoring, wersjonowanie modeli, automatyczne rollbacki
- •Optymalizacja opóźnień i niezawodności dla aplikacji czasu rzeczywistego
- •Implementacja zabezpieczeń: guardrails, RBAC, maskowanie PII, red teaming
- •Współpraca z interesariuszami nad tłumaczeniem wymagań biznesowych na rozwiązania AI
- •Integracja systemów zewnętrznych i zarządzanie deploymentem w Kubernetes
- •Przeprowadzanie testów automatycznych i ewaluacji jakości modeli
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z minimum 5-7 latami doświadczenia, z czego 3 lata w produkcyjnym AI/ML, który wdrożył co najmniej jeden system konwersacyjny. Posiada solidne podstawy w Pythonie, Dockerze i chmurze, choć może nie mieć jeszcze pełnej biegłości we wszystkich wymienionych frameworkach agentowych.
Nie dla osób z mniej niż 5 latami doświadczenia ogólnego lub bez produkcyjnego wdrożenia systemu AI. Rola wymaga samodzielności i szerokiego stacku technologicznego – osoby skupione wyłącznie na modelach, a nie na deploymencie i infrastrukturze, mogą mieć trudności.
- ?Ile osób liczy zespół, w którym będę pracować?
- ?Czy projekty są długoterminowe (ponad rok) czy krótsze?
- ?Która chmura (AWS/GCP/Azure) jest preferowana w projektach?
- ?Czy w ramach roli przewidziane są dyżury on-call?
- ?Jak wygląda proces weryfikacji jakości wdrożonych rozwiązań AI?
- ?Czy pełnię również rolę architekta, czy mam wsparcie dedykowanego architekta?
- ?Jakie są główne wyzwania w obecnym programie transformacji danych?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury hierarchicznej
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy rola zakłada pracę nad jednym, czy wieloma projektami
- −Nie sprecyzowano konkretnej platformy chmurowej
Kultura współpracy, dostęp do platform szkoleniowych, nacisk na rozwój i wzajemne dzielenie się wiedzą.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AI.