Senior ML/AI Engineer
iTeamly
Rola skupia się na budowaniu skalowalnych systemów pamięci i wyszukiwania dla zaawansowanych przepływów AI. Łączy wiedzę o grafach wiedzy, wyszukiwaniu wektorowym, leksykalnym i hybrydowym. Codzienna praca to projektowanie pipeline'ów ewaluacyjnych, interfejsów pamięci dla agentów, fine-tuningu modeli oraz obserwowalności. To rola inżynierska, nie badawcza – akcent na produkcję, jakość i mierzalne ulepszenia.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu., brak informacji o procesie rekrutacyjnym..
Rola skupia się na budowaniu skalowalnych systemów pamięci i wyszukiwania dla zaawansowanych przepływów AI. Łączy wiedzę o grafach wiedzy, wyszukiwaniu wektorowym, leksykalnym i hybrydowym. Codzienna praca to projektowanie pipeline'ów ewaluacyjnych, interfejsów pamięci dla agentów, fine-tuningu modeli oraz obserwowalności. To rola inżynierska, nie badawcza – akcent na produkcję, jakość i mierzalne ulepszenia.
- ✓Remote work i B2B z wysokimi widełkami (23-34k PLN).
- ✓Nowoczesny, ekscytujący stack: grafy wiedzy + LLM + agent memory.
- ✓Nacisk na mierzalną jakość i produkcję – realne unikanie 'demo-ware'.
- !Bardzo szeroki zakres odpowiedzialności (od fine-tuningu po obserwowalność) – może wymagać pracy w wielu obszarach jednocześnie.
- !Wymóg znajomości konkretnych narzędzi AI-native (Claude Code, Codex) – niszowe umiejętności.
- !Wzmianka o 'sovereignty-driven model strategy' w nice_to_have – może sugerować pracę z danymi wrażliwymi.
- •Budowa hybrydowych systemów wyszukiwania (grafy wiedzy, wektory, indeksy leksykalne)
- •Implementacja i utrzymanie pipeline'ów ewaluacyjnych (złote przypadki, automatyczne sprawdzenia)
- •Projektowanie interfejsów pamięci dla agentów AI – umożliwianie zapytań, inspekcji i reuse kontekstu
- •Praca z routingiem logicznym – decyzje kiedy użyć lekkiego wyszukiwania, głębokiego rozumowania lub agenta
- •Fine-tuning, dystylacja i adaptacja modeli
- •Monitorowanie i obserwowalność przepływów AI: błędy wyszukiwania, regresje modeli, koszty
- •Debugowanie produkcyjne i optymalizacja opóźnień oraz kosztów
- •Pisanie kodu w Pythonie (serwisy produkcyjne, async joby, API)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier ML z minimum 5 latami doświadczenia, który ma solidne podstawy Pythona i LLMów, ale niekoniecznie specjalizował się w systemach pamięci grafowej. Gotów szybko uczyć się hybrydowego wyszukiwania i ewaluacji.
Osoby poniżej 5 lat doświadczenia w ML/AI (w tym juniorzy) oraz osoby szukające pracy badawczej bez produkcji – rola wymaga silnej inżynierskiej dyscypliny i nacisku na wydajność.
- ?Ile osób liczy zespół inżynierski i jakie są role w zespole?
- ?Czy system jest budowany od zera (greenfield) czy rozwijany istniejący?
- ?Jakie konkretne bazy wektorowe i modele LLM są używane w produkcji?
- ?Jaki jest zakres odpowiedzialności on-call?
- ?Czy rola jest ukierunkowana na jeden produkt, czy na wiele projektów?
- ?Jakie są najbliższe cele biznesowe dla systemów pamięci AI?
- −Nie podano wielkości zespołu.
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym.
- −Nie wiadomo, czy praca dotyczy produktu własnego, czy klienta.
- −Brak szczegółów dotyczących infrastruktury chmurowej.
- −Nie wiadomo, jakie konkretnie technologie wyszukiwania leksykalnego/wektorowego są używane.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AI.