Pomiń do treści
Logo firmy EPAM Systems

Chief Forward Deployed Engineer

EPAM Systems

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🏠ZdalnieTryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Senior · 7+ latDoświadczenie
LokalizacjaPoznań
Źródło
Aktywna
Opublikowano1 lipca 2026
Ostatnio sprawdzono1 lipca 2026
Wygasa za78 dni
Werdykt JobHunt

To rola inżyniera budującego gotowe do produkcji systemy AI-native (agenty, RAG) bezpośrednio dla klientów. Jesteś odpowiedzialny za pełny cykl życia rozwiązania – od discovery z użytkownikami, przez implementację w Pythonie i frameworkach agentowych (LangChain, LangGraph), po deployment w chmurze i ewaluację jakości. Nie jest to rola badawcza – priorytetem jest dostarczenie działającego oprogramowania, które realnie rozwiązuje problemy biznesowe. 'Chief' oznacza seniority i przewodzenie małemu zespołowi, ale pozostajesz bardzo techniczny i praktyczny.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu i strukturze (czy rola jest indywidualna czy z podwładnymi), nie opisano procesu rekrutacyjnego – liczba etapów, typ zadań.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
Large Language ModelsLangchainvector databasesEmbeddingsRAGAgent designPythonModel Evaluation
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Applied AI Engineer

To rola inżyniera budującego gotowe do produkcji systemy AI-native (agenty, RAG) bezpośrednio dla klientów. Jesteś odpowiedzialny za pełny cykl życia rozwiązania – od discovery z użytkownikami, przez implementację w Pythonie i frameworkach agentowych (LangChain, LangGraph), po deployment w chmurze i ewaluację jakości. Nie jest to rola badawcza – priorytetem jest dostarczenie działającego oprogramowania, które realnie rozwiązuje problemy biznesowe. 'Chief' oznacza seniority i przewodzenie małemu zespołowi, ale pozostajesz bardzo techniczny i praktyczny.

Plusy
  • Employee Stock Purchase Plan – możliwość zakupu akcji firmy
  • Certyfikacje chmurowe (GCP, Azure, AWS) – opłacane przez firmę
  • Nieograniczony dostęp do LinkedIn Learning, Get Abstract, Cloud Guru – rozwój wspierany
  • Możliwość pracy za granicą do 60 dni w roku – dla osób lubiących zmianę otoczenia
  • Elastyczna praca w pełni zdalna w Polsce
Na co uważać
  • !Rola wymaga pracy blisko klienta – może wiązać się z częstymi spotkaniami i presją czasową
  • !Możliwość wyjazdów służbowych za granicę do 60 dni w roku – dla osób niechętnych podróżom to ryzyko
  • !Typ kontraktu 'other' – niejasne, czy B2B czy coś innego, choć wspomniano Employment Contract lub B2B w benefitach
  • ?Tytuł wskazuje na rolę managerską, ale poziom doświadczenia nie został oznaczony jako Lead/Manager — warto zweryfikować u źródła
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja systemów agentowych z użyciem LangChain/LangGraph – orchestracja, tool calling, sandboxing, context management
  • Tworzenie pipeline'ów RAG: wektoryzacja, hybrydowe wyszukiwanie, chunking, reranking w bazach wektorowych
  • Budowa i utrzymanie potoków ewaluacyjnych (LLM-as-judge, heurystyki, metryki własne) oraz narzędzi observability (LangSmith, Arize, Langfuse)
  • Bezpośrednia współpraca z ekspertami dziedzinowymi klienta – wywiady, testy akceptacyjne, obserwacja rzeczywistych procesów
  • Pisanie produkcyjnego kodu Python: integracje z API, serwisy danych, deployment z CI/CD w chmurze (AWS/Azure/GCP)
  • Debugowanie i projektowanie odporności pętli agentowej: retry, fallback modeli, cost limits, human-in-the-loop
  • Udział w fazie discovery – szacowanie wykonalności technicznej i doprecyzowanie przypadków użycia
  • Dokumentowanie powtarzalnych wzorców i workflowów, aby skalować rozwiązania na kolejne projekty
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Doświadczony inżynier z około 5-7 latami, który ma przynajmniej jeden w pełni produkcyjny projekt z LLM (np. agent lub RAG wdrożone na produkcji). Osoba, która dobrze radzi sobie z Pythonem i cloudem oraz potrafi prowadzić rozmowy z klientem, nawet jeśli nie ma jeszcze za sobą wielu takich doświadczeń.

Raczej nie dla

Nie dla juniorów ani midów bez produkcyjnego doświadczenia z AI/LLM. Nie dla osób, które wolą unikać kontaktu z klientem i wolą pracować tylko nad backendem bez interakcji z użytkownikami.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote5/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół, którym będę kierował? Czy to rola liderska (people management) czy tylko techniczna?
  • ?Jak wygląda typowy engagement – ile trwa, ilu klientów równolegle?
  • ?Czy przewidziane są dyżury on-call lub wsparcie po godzinach w przypadku awarii produkcyjnych?
  • ?Jakie cloud i bazy wektorowe są najczęściej używane w projektach?
  • ?Czy istnieje wewnętrzny framework do agentów, czy bazujemy głównie na LangChain/LangGraph?
  • ?Jaki jest proces rekrutacyjny – ilość etapów, rodzaj zadań (live coding, take-home)?
  • ?Czy oferujecie wsparcie w relokacji do innego kraju, jeśli bym chciał skorzystać z opcji 60 dni za granicą?
Brakujące informacje
  • Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze (czy rola jest indywidualna czy z podwładnymi)
  • Nie opisano procesu rekrutacyjnego – liczba etapów, typ zadań
  • Nie określono, czy są dyżury on-call lub przewidziane nadgodziny
  • Brak konkretnych technologii – które bazy wektorowe, który cloud jest preferowany
🔗Podobne oferty