Senior AI / LLM Python Developer
xBerry
Rola dotyczy budowy i rozwijania warstwy AI/LLM w systemie do analizy zgodności regulacyjnej. Będziesz projektować i implementować rozwiązania oparte na dużych modelach językowych (RAG, fine-tuning, prompt engineering), budować pipeline'y przetwarzania danych, współtworzyć architekturę systemu oraz integrować LLM z backendem. To rola dla osoby, która chce współtworzyć produkt, a nie tylko realizować zadania.
Brakuje: nie podano konkretnych modeli llm używanych w projekcie, brak informacji o wielkości i składzie zespołu.
Rola dotyczy budowy i rozwijania warstwy AI/LLM w systemie do analizy zgodności regulacyjnej. Będziesz projektować i implementować rozwiązania oparte na dużych modelach językowych (RAG, fine-tuning, prompt engineering), budować pipeline'y przetwarzania danych, współtworzyć architekturę systemu oraz integrować LLM z backendem. To rola dla osoby, która chce współtworzyć produkt, a nie tylko realizować zadania.
- ✓Możliwość wyboru B2B lub umowy o pracę
- ✓Akcent na autonomię i współtworzenie produktu
- ✓Ciekawa domena compliance z wykorzystaniem najnowszych technologii AI
- !Brak informacji o wielkości zespołu AI/ML
- !Nie podano konkretnych modeli LLM używanych w projekcie
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- •Projektowanie i implementacja rozwiązań RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- •Fine-tuning modeli LLM (np. OpenAI lub open-source) na danych klienta
- •Optymalizacja promptów (prompt engineering) dla różnych przypadków użycia
- •Budowa i optymalizacja pipeline'ów do przetwarzania dokumentów i analizy danych
- •Integracja LLM z usługami backendowymi (np. FastAPI)
- •Eksperymentowanie z nowymi podejściami AI i proponowanie ulepszeń
- •Współprojektowanie skalowalnej architektury systemu AI
- •Udział w spotkaniach i współpraca z zespołem deweloperskim i analitykami
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Senior Python Developer z co najmniej 5-letnim stażem, który ma podstawowe doświadczenie z LLM-ami i RAG, ale niekoniecznie wszystkie zaawansowane techniki. Jest gotowy do nauki i pracy autonomicznej.
Junior developerzy, osoby bez doświadczenia z LLM-ami, a także osoby oczekujące wyłącznie wykonawczej roli bez wpływu na produkt.
- ?Ile osób liczy zespół AI/LLM i jaka jest struktura (ile backend, ile AI)?
- ?Które modele LLM są aktualnie używane (np. GPT-4, Claude, Llama)?
- ?Jaki jest średni rozmiar dokumentów i skala danych do przetworzenia?
- ?Czy istnieje już infrastruktura chmurowa (AWS) i narzędzia MLOps?
- ?Jak wygląda proces eksperymentowania i wdrożenia do produkcji?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne?
- ?Jakie są godziny pracy zespołu (strefy czasowe)?
- −Nie podano konkretnych modeli LLM używanych w projekcie
- −Brak informacji o wielkości i składzie zespołu
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego
- −Brak szczegółów dotyczących infrastruktury chmurowej i narzędzi MLOps
Zespół stawia na autonomię, proaktywność i współtworzenie. Oczekuje się samodzielności i krytycznego myślenia. Atmosfera raczej startupowa, z naciskiem na eksperymentowanie i szybki rozwój produktu.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AWS. Pełne statystyki zarobków →