GenAI / LLM Engineer
IN4GE
Rola polega na projektowaniu, rozwijaniu i wdrażaniu rozwiązań Generative AI dla klienta zewnętrznego. Inżynier będzie odpowiedzialny za fine-tuning i optymalizację modeli LLM, implementację aplikacji opartych na GenAI z integracją NLP oraz pracę z chmurą GCP i narzędziami do przetwarzania rozproszonego. To stanowisko typu 'applied AI' – wymaga zarówno inżynierii oprogramowania, jak i wiedzy o modelach generatywnych.
Brakuje: nie podano nazwy ani branży klienta, brak informacji o wielkości zespołu.
Rola polega na projektowaniu, rozwijaniu i wdrażaniu rozwiązań Generative AI dla klienta zewnętrznego. Inżynier będzie odpowiedzialny za fine-tuning i optymalizację modeli LLM, implementację aplikacji opartych na GenAI z integracją NLP oraz pracę z chmurą GCP i narzędziami do przetwarzania rozproszonego. To stanowisko typu 'applied AI' – wymaga zarówno inżynierii oprogramowania, jak i wiedzy o modelach generatywnych.
- ✓Wymienione etapy rekrutacji (telefoniczna, rozmowa, techniczna)
- −Rola jest przez agencję rekrutacyjną, więc klient i projekt są nieznane – może to oznaczać krótkoterminową współpracę lub brak stabilności
- −Wymagane jest bardzo wiele technologii jak na poziom 'regular' – może to wskazywać na wyśrubowane oczekiwania
- −Brak informacji o kliencie, branży i konkretnym projekcie – ryzyko chaosu lub niedopasowania
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- !Ogólnikowe sformułowania jak 'pasja do GenAI'
- !Proces rekrutacyjny przez agencję może być dłuższy
- •Projektowanie i implementacja aplikacji GenAI z wykorzystaniem LangChain i LangGraph
- •Fine-tuning modeli LLM (w tym RLHF i prompt engineering) pod konkretne zastosowania branżowe
- •Budowa i optymalizacja pipeline'ów RAG z użyciem wektorowych baz danych (np. FAISS, Pinecone)
- •Praca z GCP, Vertex AI oraz narzędziami do przetwarzania rozproszonego
- •Współpraca z cross-funkcyjnymi zespołami i tłumaczenie potrzeb biznesowych na rozwiązania AI
- •Udział w inicjatywach badawczo-rozwojowych związanych z GenAI
- •Konfiguracja CI/CD i monitorowanie modeli w ramach LLMOps
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z 4-letnim doświadczeniem w Pythonie i chmurze (najlepiej GCP), który ma podstawowe doświadczenie z LLM i GenAI, ale może nie być ekspertem we wszystkich wymienionych frameworkach. Powinien być gotowy do szybkiego rozwoju w obszarze fine-tuningu i RAG.
Juniorzy poniżej 4 lat doświadczenia nie są odpowiedni. Osoby szukające pracy stacjonarnej lub preferujące tradycyjne back-end development bez AI nie powinny aplikować.
- ?Dla jakiego klienta jest ten projekt? W jakiej branży?
- ?Ile osób liczy zespół projektowy i jakie są role?
- ?Czy projekt jest greenfield, czy rozwijamy istniejące rozwiązanie?
- ?Jaki jest przewidywany czas trwania projektu?
- ?Jakie narzędzia LLMOps są obecnie używane?
- ?Czy istnieje budżet na koszty API/modeli?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny – czy inżynier ma autonomię techniczną?
- −Nie podano nazwy ani branży klienta
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Nie wiadomo, czy projekt jest nowy czy istniejący
- −Brak szczegółów dotyczących narzędzi CI/CD i LLMOps
Współpraca z cross-funkcyjnymi zespołami i międzynarodowymi klientami, nacisk na wymianę wiedzy i mentoring. Praca zdalna z elastycznym czasem.
Wstępna weryfikacja telefoniczna → Rozmowa rekrutacyjna → Rozmowa techniczna. Brak informacji o zadaniu domowym.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Google Cloud Platform.