GenAI Engineer (Gemini / Vertex AI)
IN4GE
Rola polega na projektowaniu i budowaniu produkcyjnych aplikacji opartych na modelach Gemini oraz platformie Vertex AI od Google. Będziesz tworzyć systemy RAG (Retrieval-Augmented Generation), integrować je z bazami wektorowymi (Vertex Vector Search), budować backendy API w FastAPI oraz optymalizować prompty i ewaluacje. Projekt jest dla klienta zewnętrznego, a firma IN4GE jest agencją rekrutacyjną, więc praca ma charakter outsourcingowy.
Brakuje: nie podano nazwy ani profilu klienta, brak informacji o wielkości zespołu po stronie klienta.
Rola polega na projektowaniu i budowaniu produkcyjnych aplikacji opartych na modelach Gemini oraz platformie Vertex AI od Google. Będziesz tworzyć systemy RAG (Retrieval-Augmented Generation), integrować je z bazami wektorowymi (Vertex Vector Search), budować backendy API w FastAPI oraz optymalizować prompty i ewaluacje. Projekt jest dla klienta zewnętrznego, a firma IN4GE jest agencją rekrutacyjną, więc praca ma charakter outsourcingowy.
- ✓Widełki stawki B2B podane wprost (220-285 PLN/h)
- ✓W pełni zdalny projekt z elastycznymi godzinami
- ✓Dostęp do najnowszych modeli i narzędzi AI od Google (Gemini, Vertex AI)
- ✓Mentoring i wsparcie merytoryczne od liderów technologicznych
- −Brak informacji o kliencie – nie wiadomo, do jakiej branży ani jakiego zespołu się dołącza
- !Opis klienta jako 'dynamicznie rozwijająca się organizacja' – ogólnik bez konkretów
- !Model agencyjny – możliwe, że feedback i procesy są pośredniczone przez IN4GE, a nie bezpośrednio u klienta
- !Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów, w które będziesz zaangażowany
- •Projektowanie i implementacja aplikacji produkcyjnych z wykorzystaniem Gemini API i Vertex AI
- •Budowanie architektur RAG z użyciem LangChain lub LlamaIndex
- •Integracja rozwiązań LLM z bazami wektorowymi (Vertex Vector Search) i optymalizacja wyszukiwania semantycznego
- •Tworzenie wydajnych backendowych usług API w Python/FastAPI do komunikacji z modelami AI
- •Projektowanie, testowanie i optymalizacja promptów (prompt engineering)
- •Wdrażanie systemów ewaluacji (evals) dla modeli GenAI
- •Debugowanie i optymalizacja wydajności rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z solidnym doświadczeniem w Python i FastAPI, która wdrażała proste rozwiązania LLM i zna podstawy Vertex AI oraz RAG – gotowa rozwijać się w GenAI.
Juniorzy bez produkcyjnego doświadczenia z LLMami – wymagane jest praktyczne wdrożenie aplikacji AI na produkcji.
- ?Kim jest klient końcowy i w jakiej branży działa?
- ?Ile osób pracuje w zespole projektowym?
- ?Czy praca odbywa się w ramach jednego projektu, czy możliwe są rotacje?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne po godzinach?
- ?Jak wygląda proces onboardingu i dostęp do środowisk klienta?
- −Nie podano nazwy ani profilu klienta
- −Brak informacji o wielkości zespołu po stronie klienta
- −Nie wiadomo, czy praca jest w modelu projektowym czy rotacyjnym
- −Brak informacji o ewentualnym on-call
- −Nie określono budżetu szkoleniowego ani konkretnych możliwości rozwoju
W ogłoszeniu podkreślono mentoring, wsparcie merytoryczne i wymianę wiedzy, co sugeruje środowisko sprzyjające nauce i rozwojowi.
Trzy etapy: wstępna weryfikacja telefoniczna, rozmowa rekrutacyjna, rozmowa techniczna.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Vertex AI.