AI Software Engineer
Wavestone
Rola polega na tworzeniu praktycznych rozwiązań AI dla klientów z różnych branż. Będziesz projektować i wdrażać modele ML/LLM w chmurze (Azure, AWS), zajmować się MLOps oraz integracją z istniejącymi systemami. Praca w środowisku konsultingowym wymaga samodzielności i komunikacji z klientem. To nie jest rola badawcza, ale inżynierska z naciskiem na produkcyjne wdrożenia.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak widełek wynagrodzenia, brak szczegółowego procesu rekrutacyjnego.
Rola polega na tworzeniu praktycznych rozwiązań AI dla klientów z różnych branż. Będziesz projektować i wdrażać modele ML/LLM w chmurze (Azure, AWS), zajmować się MLOps oraz integracją z istniejącymi systemami. Praca w środowisku konsultingowym wymaga samodzielności i komunikacji z klientem. To nie jest rola badawcza, ale inżynierska z naciskiem na produkcyjne wdrożenia.
- ✓Międzynarodowe projekty
- ✓Różnorodność branż
- ✓Program poleceń z wysoką nagrodą
- ✓Firmowe wyjazdy integracyjne
- −Brak widełek wynagrodzenia w ogłoszeniu
- −Praca konsultingowa może wiązać się z częstą zmianą projektów i klientów
- !Nieprecyzyjny poziom seniority (tylko 'regular')
- !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie rekrutacyjnym
- !Benefity opisane ogólnie, brak konkretów
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Tworzenie prototypów i wdrożeń produkcyjnych modeli AI na platformach chmurowych (Azure ML Studio, SageMaker)
- •Integracja dużych modeli językowych (LLM) z systemami klientów przy użyciu LangChain i OpenAI API
- •Projektowanie i utrzymanie pipeline'ów MLOps dla ciągłego uczenia i wdrażania modeli
- •Pisanie kodu w Pythonie z wykorzystaniem bibliotek ML/AI (HuggingFace, Transformers)
- •Współpraca z zespołami Data, Cloud i innymi przy realizacji kompleksowych rozwiązań end-to-end
- •Dokumentowanie architektury rozwiązań i prezentacja wyników klientom
- •Udzielanie supportu technicznego i rozwiązywanie problemów produkcyjnych
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Minimalnie, kandydat powinien mieć solidne podstawy w ML/AI, umiejętność programowania w Pythonie i znajomość przynajmniej jednej platformy chmurowej (Azure lub AWS) w kontekście AI. Niezbędna jest też komunikatywność w języku angielskim.
Osoby bez doświadczenia w wdrażaniu modeli do produkcji (MLOps) lub szukające wyłącznie pracy badawczej raczej nie odnajdą się w tej roli. Również osoby niekomfortowe z pracą w wielu projektach u różnych klientów mogą nie pasować.
- ?Jak wygląda typowy projekt – ile trwa, ile osób w zespole?
- ?Czy istnieje możliwość wyboru między Azure a AWS czy zależy od projektu?
- ?Jakie są przykłady ostatnich wdrożeń LLM u klientów?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące dyżurów/on-call?
- ?Jak przebiega proces rekrutacyjny (etapy)?
- ?Czy istnieje budżet na szkolenia i konferencje?
- ?Jaka jest polityka dotycząca pracy zdalnej – pełne zdalne czy hybrydowe z wyjazdami do klienta?
- ?Czy są widełki wynagrodzenia?
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Brak szczegółowego procesu rekrutacyjnego
- −Nie podano liczby projektów jednocześnie prowadzonych
- −Nie określono, czy jest budżet szkoleniowy
Kultura pracy oparta na współpracy w międzynarodowych zespołach i komunikacji z klientami, z naciskiem na samodzielność i inicjatywę.