Senior AI Engineer
cerebre
To rola dla doświadczonego inżyniera AI, który będzie budował produkcyjne systemy AI łączące LLM-y ze strukturalnymi danymi przemysłowymi w postaci grafu wiedzy PlantGraph. Nie jest to praca nad ogólnymi chatbotami, ale nad rozwiązaniami wymagającymi precyzji, weryfikowalności i głębokiej integracji z dziedziną inżynierii. Codzienna praca obejmuje projektowanie systemów RAG, tworzenie agentów AI operujących na grafach, dokumentach i API, a także produkcjonalizację prototypów na skalę.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
To rola dla doświadczonego inżyniera AI, który będzie budował produkcyjne systemy AI łączące LLM-y ze strukturalnymi danymi przemysłowymi w postaci grafu wiedzy PlantGraph. Nie jest to praca nad ogólnymi chatbotami, ale nad rozwiązaniami wymagającymi precyzji, weryfikowalności i głębokiej integracji z dziedziną inżynierii. Codzienna praca obejmuje projektowanie systemów RAG, tworzenie agentów AI operujących na grafach, dokumentach i API, a także produkcjonalizację prototypów na skalę.
- ✓Kontrakt B2B
- ✓Ciekawa domena przemysłowa z realnym wpływem
- ✓Nowoczesny stack AI: LLM, RAG, grafy wiedzy, agenci
- ✓Praca nad produkcyjnymi systemami AI, nie prototypami
- !Brak informacji o wielkości zespołu AI
- !Niejasny proces rekrutacyjny
- !Duża niejednoznaczność w definicji 'ownership of complex, ambiguous problems' – może oznaczać brak jasnego kierunku
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja systemów RAG opartych na grafach wiedzy (PlantGraph) z użyciem LLM-ów i wektorowych baz danych
- •Tworzenie interfejsów konwersacyjnych (chat) umożliwiających zadawanie pytań o instalacje przemysłowe
- •Integracja grafów, dokumentów (P&ID, procedury) i kontekstu operacyjnego w spójne wyjścia AI
- •Budowa API i narzędzi dla agentów AI, zapewniających bezpieczne interakcje z platformą
- •Optymalizacja wydajności i kosztów zapytań do LLM-ów, grafów i wektorów
- •Monitorowanie i ewaluacja systemów AI w produkcji (frameworki niezawodności)
- •Współpraca z inżynierami domenowymi w celu definiowania problemów i uzupełniania luk w danych
- •Pisanie kodu w Pythonie oraz recenzowanie kodu backendowego
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Senior inżynier z 5-letnim stażem w ML lub backendzie, który ma za sobą co najmniej jeden produkcyjny projekt z RAG i LLM, potrafi projektować API i nie boi się zagłębiać w złożoną domenę przemysłową.
Juniorzy ani middle bez doświadczenia w produkcyjnym AI. Osoby szukające prostych zadań CRUD lub unikające zagadnień dziedzinowych (przemysł). Kandydaci, którzy nie lubią samodzielnego rozwiązywania nieprecyzyjnych problemów.
- ?Ile osób liczy zespół AI i jak jest zorganizowany?
- ?Jaka jest obecna dojrzałość systemu AI – czy już działa w produkcji, czy dopiero budujemy?
- ?Jakie są największe wyzwania techniczne, z którymi mierzy się zespół?
- ?Czy istnieje dyżur on-call dla systemów AI?
- ?Jakie konkretnie bazy wektorowe i grafowe są używane?
- ?Jaka jest ścieżka kariery dla Senior AI Engineera w Cerebre?
- ?Czy są jakieś preferencje co do strefy czasowej przy pracy zdalnej?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie sprecyzowano, które LLM-y open-source są używane
Zespół jest cross-funkcjonalny, łączy wiedzę produkcyjną z zaawansowanym inżynierowaniem oprogramowania i AI. Kładzie nacisk na budowanie solidnych, produkcyjnych rozwiązań.