Principal AI Engineer

emagine Polska

Oferta w skrócie

Widełki nieujawnione

🏠ZdalnieTryb pracy

📄OtherKontrakt

⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie

LokalizacjaKøbenhavn V

Źródło

JustJoinIT

↗

Aktywna

Opublikowano11 maja 2026

Ostatnio sprawdzono11 maja 2026

Wygasa za7 dni

Otwórz ofertę u źródła

🛠 Wymagane technologie

Dane źródłowe

Microsoft Azure Security Machine Learning (ML)Cloud CI/CD Artificial Intelligence (AI)Advisory Data modeling SQL Python

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?Applied AI Engineer

To rola wykonawczego lidera technicznego, który projektuje i wdraża zaawansowane systemy AI (RAG, agenty) od koncepcji do produkcji, współpracując bezpośrednio z klientami jako doradca techniczny. Osoba na tym stanowisku łączy silne podstawy inżynierii oprogramowania z praktyczną wiedzą o ML i LLM, działając w ekosystemie chmurowym (AWS/Azure/GCP). Mimo tytułu 'Principal', rola jest głównie techniczna i indywidualna, bez zarządzania zespołem.

Plusy

✓Innowacyjne projekty AI na globalną skalę
✓Rola łączy inżynierię z doradztwem – rozwój kompetencji biznesowych
✓Nowoczesny stack: LangChain, LLM, chmura, bazy wektorowe
✓Autonomia techniczna w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań

Na co uważać

−Firma konsultingowa (emagine) – projekty klienckie mogą oznaczać zmienność i mniejszą stabilność

!Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektu
!Nie określono branży klientów – ryzyko nudnych/legacy projektów
!Wymóg 'execution-focused' może oznaczać wysoką presję na dostarczanie

?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji

Codzienna praca

•Projektowanie i implementacja skalowalnych systemów AI z użyciem RAG i frameworków agentowych (LangChain, LangGraph)
•Pisanie i refaktoryzacja kodu w Pythonie z naciskiem na architekturę, testowalność i asynchroniczność
•Doradztwo techniczne dla klientów – przekształcanie nieostrych potrzeb biznesowych w konkretne projekty systemów
•Budowa warstw danych: łączenie baz relacyjnych, wektorowych (Pinecone, Qdrant) i grafowych (Neo4j)
•Wdrażanie i operowanie obciążeń AI w chmurze z naciskiem na bezpieczeństwo, skalowalność i koszty
•Optymalizacja zachowania LLM poprzez strategie promptowania, orkiestrację kontekstu i fine-tuning
•Utrzymywanie pipeline'ów CI/CD oraz konteneryzacja aplikacji (Docker)
•Przegląd kodu i prowadzenie techniczne w ramach zespołu projektowego

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Senior software engineer (4+ lat) z dobrym Pythonem i znajomością chmury, który przerzucił się na AI/ML w produkcji – ma doświadczenie z LangChain i wdrażaniem modeli, ale może brakować mu głębi w optymalizacji LLM czy bazach grafowych.

Raczej nie dla

Juniorzy, osoby szukające stanowiska czysto badawczego (Data Scientist) lub unikające kontaktu z klientem. Nie sprawdzi się też ktoś, kto chce pracować w stabilnym środowisku bez presji czasu – to rola w konsultingu, gdzie projekty są różnorodne i wymagające.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid2/5

Senior5/5

Hands-on5/5

Architekt4/5

Remote5/5

Enterprise2/5

Pytania do rekrutera

?Ile osób liczy zespół projektowy i jak są rozdzielone role?
?Czy są preferowane strefy czasowe, czy praca jest w pełni asynchroniczna?
?Jak długie są typowe projekty klienckie i czy są przerwy między nimi?
?Czy istnieje możliwość podróży do klienta, jeśli zajdzie potrzeba?
?Jaki jest budżet na konferencje/szkolenia i dostęp do narzędzi (np. API LLM)?
?Czy są jakieś certyfikacje wymagane (np. cloud) i czy firma wspiera ich zdobycie?

Brakujące informacje

−Brak informacji o wielkości zespołu, w którym przyjdzie pracować
−Nie wiadomo, jakie są branże klientów ani typowe projekty
−Brak opisu procesu rekrutacyjnego (ilość etapów, zadania domowe)
−Nie określono benefitów (urlop, opieka zdrowotna, budżet szkoleniowy)

Zespół

Zespół jest prawdopodobnie międzynarodowy, zorientowany na projekty, z kulturą opartą na współpracy z klientem i autonomii technicznej. Brak szczegółów w ofercie.

🔗Podobne oferty