Senior/Principal AI Systems Engineer
Yard Corporate
Rola polega na budowie zaawansowanej platformy AI do analizy danych i wspomagania decyzji (decision intelligence), z użyciem LLM, agentów, RAG, pamięci i pętli feedbacku. To nie jest chatbot ani prosty wrapper na API – wymaga samodzielnego projektowania architektury i implementacji produkcyjnych systemów AI. Klient to startup technologiczny z USA, a rola łączy backend (Python/FastAPI), AI orchestration i integracje.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola polega na budowie zaawansowanej platformy AI do analizy danych i wspomagania decyzji (decision intelligence), z użyciem LLM, agentów, RAG, pamięci i pętli feedbacku. To nie jest chatbot ani prosty wrapper na API – wymaga samodzielnego projektowania architektury i implementacji produkcyjnych systemów AI. Klient to startup technologiczny z USA, a rola łączy backend (Python/FastAPI), AI orchestration i integracje.
- ✓Możliwość budowy ambitnego systemu AI od zera, a nie kolejnego wrappea na API
- ✓Wysoka autonomia i wpływ na architekturę i roadmapę
- ✓Konkurencyjne wynagrodzenie jak na startup
- ✓Stos technologiczny otwarty do dyskusji – doceniane umiejętności a nie tylko konkretne narzędzia
- !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie rekrutacyjnym
- !Startup – potencjalne ryzyko stabilności
- !Duża rozpiętość widełek (25-65k) – może wskazywać na różne poziomy lub brak precyzji
- !Wspomniana 'niejednoznaczność' – dla niektórych może być trudna
- •Projektowanie i implementacja agentowych workflowów LLM (LangGraph, LangChain)
- •Budowa systemu orkiestracji dla wielu wyspecjalizowanych modułów AI
- •Implementacja mechanizmów scoringu i rekomendacji z wyjaśnialnością (explainable scoring)
- •Tworzenie warstwy pamięci i systemu feedbacku do ciągłego uczenia się systemu
- •Integracja RAG z wektorową bazą danych (np. pgvector, Qdrant) i wyszukiwaniem semantycznym
- •Projektowanie struktury danych do analizy, oceny i dopasowania
- •Implementacja obserwowalności AI, ewaluacji i wersjonowania promptów/modeli
- •Integracja LLM z backendem, bazami danych i narzędziami zewnętrznymi
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z 4-5 latami doświadczenia, głównie backend (Python), która ma praktyczne doświadczenie z LLM (przynajmniej prosty RAG) i chce rozwijać się w kierunku AI systems engineering. Powinna umieć samodzielnie prowadzić projekty.
Nie dla osób, które budowały tylko proste chatboty, znają tylko prompt engineering bez backendu, oczekują gotowej specyfikacji lub nie chcą brać odpowiedzialności za produkt. To nie rola dla juniorów ani midów bez doświadczenia w produkcyjnych systemach AI.
- ?Ile osób liczy zespół inżynieryjny i jak jest zorganizowany?
- ?Czy startup oferuje equity/opcje na akcje?
- ?Jaki jest etap rozwoju produktu – czy istnieje już MVP?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny dotyczący tech stacku?
- ?Czy praca wymaga nakładania się z amerykańską strefą czasową?
- ?Jakie są plany dotyczące skalowania systemu w ciągu najbliższych 12 miesięcy?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call?
- ?Jak długi jest proces rekrutacyjny i jakie są jego etapy?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo czy startup oferuje equity
- −Brak informacji o wymaganej strefie czasowej (US-oriented)
- −Nie podano, czy oczekiwane są dyżury on-call
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub konferencyjnym
Startupowe środowisko z dużą autonomią i odpowiedzialnością. Oczekuje się samodzielności, otwartości na dyskusję i komfortu z niejednoznacznością.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →