AI Engineer (GCP)
Addepto
Rola polega na budowaniu skalowalnych systemów AI opartych na Large Language Models (LLM) i Generative AI. Inżynier będzie odpowiedzialny za przekształcanie prototypów data science w rozwiązania produkcyjne, rozwój backendu w Pythonie (FastAPI) oraz wdrażanie i utrzymanie rozwiązań w chmurze GCP. Głównym projektem jest platforma do analizy i optymalizacji użycia LLM – monitorowanie tokenów, prognozowanie, wykrywanie anomalii. To stanowisko łączy backend z AI/LLM i wymaga solidnych umiejętności inżynieryjnych.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu, nie podano procesu rekrutacyjnego.
Rola polega na budowaniu skalowalnych systemów AI opartych na Large Language Models (LLM) i Generative AI. Inżynier będzie odpowiedzialny za przekształcanie prototypów data science w rozwiązania produkcyjne, rozwój backendu w Pythonie (FastAPI) oraz wdrażanie i utrzymanie rozwiązań w chmurze GCP. Głównym projektem jest platforma do analizy i optymalizacji użycia LLM – monitorowanie tokenów, prognozowanie, wykrywanie anomalii. To stanowisko łączy backend z AI/LLM i wymaga solidnych umiejętności inżynieryjnych.
- ✓Budżet szkoleniowy i lekcje językowe w ramach benefitów
- ✓Praca przy międzynarodowych projektach dla dużych klientów (Rolls Royce, Continental, Porsche, ABB)
- ✓Małe zespoły i płaska struktura - potencjalnie większy wpływ i autonomia
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów równoległych
- !Nie wiadomo czy jest dyżur on-call dla systemów produkcyjnych
- !Rola może wymagać pracy przy różnych projektach klienckich - brak szczegółów o rotacji
- •Rozwój backendu w Python/FastAPI dla systemów AI
- •Integracja modeli LLM z aplikacjami produkcyjnymi
- •Monitorowanie i optymalizacja zużycia tokenów LLM na GCP
- •Wdrażanie rozwiązań AI w chmurze GCP (np. Vertex AI, Cloud Run)
- •Współpraca z data scientist w celu produkcyjnego wdrożenia prototypów
- •Pisanie i review kodu, utrzymanie jakości kodu (OOP, clean code)
- •Utrzymywanie i rozwijanie pipeline'ów CI/CD oraz konteneryzacja w Docker
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Minimalny profil to inżynier z 3-letnim komercyjnym doświadczeniem w Pythonie, który miał styczność z LLM i potrafi pisać czysty kod. Podstawowa znajomość GCP i backendu (FastAPI) jest wymagana, ale nie musi być zaawansowana.
Nie dla osób bez komercyjnego doświadczenia w Pythonie (poniżej 3 lat) ani dla osób, które szukają czysto data science roli bez backendu. Również nie dla osób nieznających LLM lub chmury GCP.
- ?Ile osób liczy zespół i jakie role wchodzą w jego skład?
- ?Jak wygląda podział czasu między backendem a pracą z modelami AI?
- ?Czy istnieje system dyżurów on-call dla produkcyjnych systemów AI?
- ?Jakie konkretnie usługi GCP są używane (np. Vertex AI, Cloud Run, GKE)?
- ?Ile projektów prowadzi się równolegle i czy inżynierowie są przypisani do jednego projektu?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny i czy jest zadanie domowe?
- ?Jak wygląda onboarding i mentoring dla nowych osób?
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Nie podano procesu rekrutacyjnego
- −Brak wzmianki o ewentualnych dyżurach on-call
- −Nie wiadomo czy praca jest na jednym projekcie czy rotacyjnie
- −Nie opisano konkretnych usług GCP wykorzystywanych w projektach
Płaska struktura i małe zespoły sprzyjają współpracy i autonomii. Firma stawia na rozwój i uczenie się na projektach, oferując międzynarodowe projekty oraz wsparcie mentoringowe.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →