AI Engineer
DCG
Rola senior AI Engineera w centralnym zespole AI, który buduje wielokrotnego użytku komponenty i akceleratory dla produktów w branży budowlanej. Głównym zadaniem jest projektowanie i wdrażanie produkcyjnych systemów AI opartych na LLM, RAG i agentach, a także definiowanie procesów ewaluacyjnych i standardów jakości. Jest to rola inżynierska, łącząca pracę z API, pipeline'ami danych i infrastrukturą chmurową, z silnym naciskiem na współpracę z zespołami produktowymi i mentoring. Tytuł oddaje rzeczywistą rolę.
Brakuje: nie podano konkretnego klienta ani produktu (choć wspomniana branża budowlana), brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola senior AI Engineera w centralnym zespole AI, który buduje wielokrotnego użytku komponenty i akceleratory dla produktów w branży budowlanej. Głównym zadaniem jest projektowanie i wdrażanie produkcyjnych systemów AI opartych na LLM, RAG i agentach, a także definiowanie procesów ewaluacyjnych i standardów jakości. Jest to rola inżynierska, łącząca pracę z API, pipeline'ami danych i infrastrukturą chmurową, z silnym naciskiem na współpracę z zespołami produktowymi i mentoring. Tytuł oddaje rzeczywistą rolę.
- ✓Praca z najnowszymi technologiami AI (LLM, RAG, agenty)
- ✓Możliwość wpływania na architekturę wielu produktów
- ✓Nacisk na ewaluację i jakość, a nie tylko szybkie dostarczanie
- !Rola przez agencję rekrutacyjną (DCG), nieznany klient końcowy
- !Obszerna lista wymagań, która może być przesadzona
- !Wymóg magistra (choć z możliwością odstępstwa)
- !Brak informacji o wielkości zespołu i kulturze pracy
- !Nie podano procesu rekrutacyjnego
- •Projektowanie i implementacja systemów AI z LLM, RAG oraz przepływami agentów
- •Tworzenie specyfikacji technicznych, definicji interfejsów i kontraktów workflow
- •Definiowanie i stosowanie cykli ewaluacyjnych dla systemów AI (jakość, opóźnienia, koszty)
- •Współpraca z zespołami produktowymi przy identyfikacji możliwości międzyproduktowych
- •Szybkie prototypowanie i walidacja nowych podejść technicznych
- •Przeglądy kodu i dzielenie się wiedzą z innymi inżynierami
- •Utrzymanie i rozwój infrastruktury chmurowej (AWS/Azure) dla systemów AI
- •Wdrażanie praktyk AI-native, takich jak Spec-Driven Development i AI-assisted engineering
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z co najmniej 5-letnim stażem w software engineering, z przynajmniej jednym produkcyjnym projektem AI/ML. Zna podstawy LLM i RAG, ma doświadczenie z AWS lub Azure. Potrafi komunikować się między zespołami i wykazuje zdolność do szybkiego uczenia się. Może nie mieć magistra, ale musi mieć równoważne doświadczenie.
Osoby z mniej niż 5 latami doświadczenia w inżynierii oprogramowania, zwłaszcza bez produkcyjnego doświadczenia z AI. Rola nie jest dla juniorów ani midów, którzy nie pracowali z LLM/RAG na produkcji. Osoby oczekujące stabilnego, przewidywalnego środowiska bez szybkich zmian również nie będą się dobrze czuły.
- ?Jaki jest konkretny klient i jego produkt?
- ?Ile osób liczy zespół centralny AI?
- ?Czy jest możliwość pracy w pełni zdalnej, czy wymagane są okazjonalne wizyty w biurze?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów i czy jest zadanie domowe?
- ?Czy istnieją dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne po godzinach?
- ?Jakie konkretne usługi AWS/Azure są używane (np. SageMaker, Bedrock)?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi komponentami do utrzymania istniejących?
- ?Czy są dedykowane budżety na szkolenia, konferencje lub narzędzia?
- −Nie podano konkretnego klienta ani produktu (choć wspomniana branża budowlana)
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy są dyżury on-call
- −Nie podano wielkości zespołu centralnego AI
- −Brak informacji o narzędziach CI/CD, monitoringu i observability
Centralny zespół AI współpracuje z wieloma zespołami produktowymi w środowisku zwinnym. Promuje szybkie prototypowanie, ewaluację i dzielenie się wiedzą. Kładzie nacisk na standardy jakości i odpowiedzialne AI.
Na poziomie rynkowym
≈ 150,0–180,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →