GenAI Engineer
Experis Manpower Group
Budujesz aplikacje oparte na LLM dla klientów zewnętrznych. Tworzysz pipeline'y RAG, systemy agentowe, integrujesz modele z bazami danych i API firm. Pracujesz w zespole konsultingowym, odpowiadasz za cały cykl życia funkcji – od prototypu po wdrożenie na chmurze. To rola inżynierska, nie badawcza – skupiasz się na produkcji, nie na trenowaniu modeli.
Brakuje: nie podano procesu rekrutacyjnego, brak informacji o wielkości zespołu.
Budujesz aplikacje oparte na LLM dla klientów zewnętrznych. Tworzysz pipeline'y RAG, systemy agentowe, integrujesz modele z bazami danych i API firm. Pracujesz w zespole konsultingowym, odpowiadasz za cały cykl życia funkcji – od prototypu po wdrożenie na chmurze. To rola inżynierska, nie badawcza – skupiasz się na produkcji, nie na trenowaniu modeli.
- ✓Wynagrodzenie B2B 150-160 PLN/h netto+VAT – atrakcyjna stawka
- ✓100% remote – pełna praca zdalna
- ✓Rola w obszarze najnowszych technologii (GenAI, RAG, agenci)
- ✓Praca z nowoczesnymi narzędziami AI (Cursor, Copilot) – wsparcie w codziennym developmentcie
- −Rekrutacja przez agencję staffingową (Experis) – realny pracodawca to klient, możliwa rotacja projektów
- −Wymagana znajomość Model Context Protocol (MCP) – bardzo niszowa technologia, może być trudna do spełnienia bez wcześniejszego doświadczenia
- !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
- !Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów
- !Brak informacji o dyżurach lub on-call
- !Nie wiadomo czy praca na jednym projekcie czy rotacja
- •Tworzenie aplikacji GenAI w Pythonie z wykorzystaniem API OpenAI, Anthropic, Google
- •Projektowanie i implementacja pipeline'ów RAG z bazami wektorowymi
- •Budowa agentowych workflowów (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, ADK)
- •Integracja agentów z korporacyjnymi bazami danych, API i systemami
- •Wdrażanie rozwiązań AI na chmurze (AWS, Azure, GCP) z zachowaniem standardów produkcyjnych
- •Ocena i optymalizacja odpowiedzi modeli – poprawa dokładności, redukcja halucynacji
- •Prototypowanie nowych funkcji i przygotowywanie ich do produkcji
- •Codzienna praca z AI-assisted tools (Cursor, Copilot) w procesie developmentu
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Minimalny kandydat to inżynier z 3-letnim doświadczeniem w software lub data engineering, z roczną praktyką w LLM, podstawową znajomością RAG i jednego frameworka agentowego oraz jednej chmury, oraz komunikatywnym angielskim B2.
Nie dla osób bez komercyjnego doświadczenia w inżynierii oprogramowania lub data engineering (min. 3 lata) oraz bez praktyki z LLM/gen AI (min. 1 rok). Nie dla kandydatów, którzy nie znają frameworków agentowych i nie pracowali z RAG.
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Ile osób liczy zespół i jaki jest model pracy (np. samodzielny projekt czy współpraca z innymi konsultantami)?
- ?Czy projekt jest długoterminowy czy krótkoterminowy?
- ?Jakie są godziny pracy i czy istnieje wymóg dostępności w określonych strefach czasowych?
- ?Czy istnieje możliwość przejścia na umowę o pracę w przyszłości?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące znajomości MCP – czy to nowy wymóg czy powszechny w projekcie?
- −Nie podano procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Nie wiadomo czy projekt jest długoterminowy czy zmienny
- −Nie określono wymagań dotyczących dyżurów lub on-call
- −Brak informacji o narzędziach CI/CD i monitoringu
Praca w zespole konsultingowym, współpraca z doświadczonymi inżynierami i architektami, zaangażowanie w projekty klientowskie. Oczekuje się samodzielności i odpowiedzialności za end-to-end feature.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię LLM. Pełne statystyki zarobków →