Applied AI Engineer
iTeamly
Rola polega na budowaniu produkcyjnych funkcji opartych na dużych modelach językowych (LLM) i multimodalnych (VLM) od koncepcji do wdrożenia. Inżynier będzie odpowiedzialny za całą warstwę AI i backendu, w tym projektowanie agentowych przepływów pracy, tworzenie frameworków ewaluacyjnych, skalowalnych API oraz utrzymanie niezawodności systemów w środowisku produkcyjnym. To stanowisko dla osoby z doświadczeniem w budowaniu i wdrażaniu aplikacji LLM w komercyjnych projektach.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury, brak informacji o procesie rekrutacyjnym (etapy, zadanie domowe).
Rola polega na budowaniu produkcyjnych funkcji opartych na dużych modelach językowych (LLM) i multimodalnych (VLM) od koncepcji do wdrożenia. Inżynier będzie odpowiedzialny za całą warstwę AI i backendu, w tym projektowanie agentowych przepływów pracy, tworzenie frameworków ewaluacyjnych, skalowalnych API oraz utrzymanie niezawodności systemów w środowisku produkcyjnym. To stanowisko dla osoby z doświadczeniem w budowaniu i wdrażaniu aplikacji LLM w komercyjnych projektach.
- ✓Remote work z B2B i wysokie stawki
- ✓Wysoka autonomia i odpowiedzialność end-to-end za funkcje AI
- ✓Praca nad nowoczesnymi, produkcyjnymi systemami AI (LLM, VLM, agenci)
- ✓Firma oferuje prywatną opiekę zdrowotną, ubezpieczenie na życie i subskrypcję sportową
- !Mała firma (10-49 osób) – może wiązać się z mniejszą stabilnością i większą odpowiedzialnością
- !Brak informacji o wielkości zespołu AI/backend
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- !Brak wzmianki o dyżurach on-call lub obsłudze incydentów
- •Projektowanie i wdrażanie funkcji AI z użyciem LLM oraz modeli multimodalnych
- •Budowa i utrzymanie backendu dla aplikacji AI (API, serwisy)
- •Tworzenie frameworków ewaluacyjnych, złotych datasetów i zautomatyzowanych pomiarów jakości
- •Implementacja agentowych przepływów pracy z narzędziami, pamięcią, obsługą błędów i pętlą człowiek-w-pętli
- •Budowa skalowalnych API i komponentów backendowych wspierających AI
- •Poprawa niezawodności modeli, wydajności i jakości odpowiedzi w produkcji
- •Wdrażanie inżynieryjnych best practices: testowanie, monitoring, rate limiting, retry, fault tolerance
- •Współpraca z zespołami cross-funkcyjnymi przy dostarczaniu end-to-end rozwiązań AI
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z przynajmniej 2-3 letnim doświadczeniem w backendzie i pierwszymi komercyjnymi projektami z LLM, potrafiący samodzielnie zaprojektować i wdrożyć prosty agentowy workflow oraz ustawić ewaluację.
Osoby bez komercyjnego doświadczenia z LLM lub backendem. Juniorzy raczej nie spełnią wymogów dotyczących produkcyjnego wdrażania i ewaluacji modeli.
- ?Ile osób liczy zespół AI/backend i jak są podzielone role?
- ?Czy w firmie są już wdrożone systemy AI w produkcji? Jakie modele LLM/VLM są używane?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny dotyczący wyboru modeli i architektury?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jak często i czy są dodatkowo płatne?
- ?Jaka jest polityka dotycząca korzystania z zewnętrznych API (np. OpenAI) vs własne modele?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne, z którymi obecnie mierzy się zespół?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (etapy, zadanie domowe)
- −Nie wiadomo, czy są przewidziane dyżury on-call
- −Brak szczegółów dotyczących stosowanych modeli (konkretne LLM/VLM)
Firma kładzie nacisk na wysoką odpowiedzialność i autonomię – oczekuje się samodzielnego prowadzenia feature'ów AI od koncepcji do produkcji. Współpraca z doświadczonymi inżynierami przy budowie nowoczesnych systemów AI.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AI.