To rola Applied AI Engineer/GenAI Engineer z silnym komponentem Data Engineering. Różni się od klasycznego Data Scientist – tutaj głównie implementacja produkcyjnych rozwiązań GenAI na Azure, a nie analiza eksploracyjna czy modelowanie statystyczne.

Czym naprawdę jest ta rola?Applied AI Engineer

Rola łączy Data Science z inżynierią GenAI i Data Engineering. Będziesz rozwijać chatboty, rozwiązania Agentic AI oraz RAG/GraphRAG na platformie Azure. Codzienna praca to głównie kodowanie w Pythonie i PySparku, budowanie pipeline'ów danych w Azure Data Factory i Databricks, oraz integracja z API. Nie jest to klasyczny Data Scientist (analiza, modelowanie statystyczne) – tutaj nacisk na produkcyjne wdrożenia GenAI.

Plusy

✓Pełny remote i B2B z atrakcyjną stawką
✓Nowoczesny stack: GenAI, GraphRAG, Azure
✓Wzmianka o dbaniu o dobre praktyki i standardy kodowania

Na co uważać

!Szeroki zakres odpowiedzialności – łączy DS, GenAI i DE, co może oznaczać chaos lub przeciążenie
!Brak informacji o wielkości zespołu Data Science
!Nie sprecyzowano, jak wygląda proces decyzyjny w zakresie architektury

Codzienna praca

•Rozwijanie funkcjonalności GenAI: chatboty, Agentic AI, RAG/GraphRAG
•Optymalizacja i refaktoryzacja kodu Python/PySpark pod kątem wydajności i jakości
•Tworzenie i utrzymanie pipeline'ów danych w Azure: ADF, Databricks, SQL, ADLS
•Analiza, transformacja i modelowanie danych
•Współpraca z zespołem przy integracji API i dostosowaniu do standardów
•Code review i dbanie o wysokie standardy kodowania
•Praca w cyklu Agile/Scrum – udział w sprintach i ceremoniach

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Osoba z przynajmniej 1 rokiem komercyjnym, która zna Python, PySpark, SQL i Azure Data Services, oraz miała styczność z GenAI (np. proste RAG). Może nie mieć jeszcze głębokiego doświadczenia z GraphRAG, ale chce się rozwijać.

Raczej nie dla

Osoby bez komercyjnego doświadczenia (juniorzy) lub szukające klasycznej roli Data Scientist z naciskiem na statystykę i modelowanie. Rola wymaga umiejętności data engineeringowych i produkcyjnego wdrażania AI.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid5/5

Senior4/5

Hands-on5/5

Architekt2/5

Remote5/5

Enterprise3/5

Pytania do rekrutera

?Ile osób liczy zespół Data Science i jak są podzielone role?
?Jaki jest procent czasu poświęcany na GenAI vs. data engineering?
?Czy istnieje dyżur techniczny (on-call) dla pipeline'ów produkcyjnych?
?Jakie są plany rozwoju produktu – czy to projekt wewnętrzny, czy kliencki?
?Jakie narzędzia deweloperskie i CI/CD są używane poza Azure DevOps?
?Czy są możliwości publikacji/badania czy raczej czysto komercyjne projekty?

Brakujące informacje

−Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie data scientistów
−Nie podano procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe)
−Brak wzmianki o możliwościach rozwoju (szkolenia, konferencje)
−Nie wiadomo, czy to projekt greenfield czy legacy

Zespół

Praca w Agile/Scrum z naciskiem na kodowanie i dobre praktyki. Współpraca z zespołem odpowiedzialnym za integrację API.

🔗Podobne oferty

Oferta w skrócie

22 000 – 25 000PLN / mies.

🏠ZdalnieTryb pracy

📄B2BKontrakt

⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie

Lokalizacjaopole

Dostępne na 2 portalach

Aktywna

Opublikowano15 maja 2026

Ostatnio sprawdzono15 maja 2026

Wygasa za26 dni

Otwórz ofertę u źródła

🔗Podobne oferty