AI Developer
Strive
Rola polega na projektowaniu, implementacji i utrzymaniu rozwiązań AI/LLM w chmurze Azure dla dużej firmy ubezpieczeniowej. Praca obejmuje budowę systemów RAG, agentów AI, orkiestrację procesów, MLOps i integrację z systemami biznesowymi. To stanowisko łączy inżynierię oprogramowania z MLOps – wymaga zarówno kodowania (Python lub C#), jak i zarządzania infrastrukturą (IaC, CI/CD).
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej, brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe).
Rola polega na projektowaniu, implementacji i utrzymaniu rozwiązań AI/LLM w chmurze Azure dla dużej firmy ubezpieczeniowej. Praca obejmuje budowę systemów RAG, agentów AI, orkiestrację procesów, MLOps i integrację z systemami biznesowymi. To stanowisko łączy inżynierię oprogramowania z MLOps – wymaga zarówno kodowania (Python lub C#), jak i zarządzania infrastrukturą (IaC, CI/CD).
- ✓Kontrakt B2B z perspektywą długofalowej współpracy
- ✓Hybryda tylko 1 dzień w tygodniu w biurze – praktycznie zdalna
- ✓Praca nad nowoczesnymi rozwiązaniami GenAI i AI w dużej organizacji
- ✓Rozwój kompetencji w Azure AI, RAG i agentach AI
- !Praca poprzez agencję – brak bezpośredniego kontaktu z zespołem klienta na początku
- !Klient to duża firma ubezpieczeniowa – możliwe biurokracja i długie cykle decyzyjne
- !Szeroki zakres odpowiedzialności (od kodu po infrastrukturę) – ryzyko rozmycia roli
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja rozwiązań AI/LLM z użyciem Azure OpenAI i Microsoft Foundry
- •Budowa i optymalizacja systemów RAG: indeksowanie wektorowe, chunking dokumentów, multi-step retrieval
- •Tworzenie i wdrażanie agentów AI z frameworkami orkiestracyjnymi
- •Implementacja pipeline'ów MLOps i CI/CD (Azure DevOps/GitHub Actions, Terraform/Bicep)
- •Integracja rozwiązań AI z systemami biznesowymi (Power Platform, RPA, API Management)
- •Optymalizacja wydajności, kosztów i niezawodności środowisk AI w produkcji
- •Współpraca z zespołami biznesowymi i architektami przy definiowaniu wymagań
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z 2-3 latami doświadczenia w Azure AI, który potrafi skonfigurować podstawowe RAG i ma wiedzę o MLOps, ale niekoniecznie doświadczenie produkcyjne na dużą skalę.
Nie dla juniorów bez doświadczenia w Azure AI ani dla osób szukających pracy w pełni zdalnej – wymagana jest obecność 1 dzień w tygodniu w Warszawie.
- ?Czy będę pracować bezpośrednio w zespole klienta, czy przez agencję?
- ?Ile osób liczy zespół AI/ML po stronie klienta?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny – czy mam autonomię w wyborze technologii?
- ?Czy są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jaki jest budżet na szkolenia i konferencje?
- ?Czy są plany migracji istniejących rozwiązań, czy praca głównie greenfield?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia do produkcji – jakie są standardy i czas oczekiwania?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe)
- −Nie wiadomo czy praca dotyczy jednego projektu czy wielu
- −Brak informacji o on-call i ewentualnych dyżurach
Praca w środowisku dużego klienta korporacyjnego z naciskiem na nowoczesne AI – współpraca z architektami, bezpieczeństwem i compliance.