Pomiń do treści
Logo firmy RITS Professional Services

AI Engineer Senior

RITS Professional Services

Oferta w skrócie
28 56028 560PLN / mies.
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano21 kwietnia 2026
Ostatnio sprawdzono6 maja 2026
Wygasa za43 dni
Werdykt JobHunt

Rola łączy inżynierię danych z aplikacjami LLM. Będziesz budować narzędzie 'chat with data' dla użytkowników biznesowych, wykorzystując Large Language Models do interpretacji zapytań naturalnych i generowania SQL. Jednocześnie zaprojektujesz i utrzymasz pipeline'y danych w Data Lake/DWH na GCP (BigQuery). To nie jest rola badawcza ani czysto deweloperska – wymaga zarówno umiejętności data engineering, jak i integracji z modelami językowymi.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu, nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, czas, zadanie domowe).

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
LangChain4jPythonJavaData Lake/DWHGoogle BigQueryGoogle ADK
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?AI Application Developer

Rola łączy inżynierię danych z aplikacjami LLM. Będziesz budować narzędzie 'chat with data' dla użytkowników biznesowych, wykorzystując Large Language Models do interpretacji zapytań naturalnych i generowania SQL. Jednocześnie zaprojektujesz i utrzymasz pipeline'y danych w Data Lake/DWH na GCP (BigQuery). To nie jest rola badawcza ani czysto deweloperska – wymaga zarówno umiejętności data engineering, jak i integracji z modelami językowymi.

Plusy
  • Nowoczesny stack: LLM, BigQuery, GCP, Rust
  • Innowacyjny projekt typu 'chat with data' – realne zastosowanie GenAI
  • Program referencyjny (bonus 5000 zł za polecenie)
Na co uważać
  • !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektu
  • !Wspomniane 'utrzymanie istniejących systemów' – może oznaczać pracę z legacy kodem
  • !Model DevSecOps może wiązać się z dyżurami on-call (brak szczegółów)
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja pipeline'ów danych (online/offline) w Python i Rust
  • Optymalizacja zapytań SQL w Google BigQuery (modelowanie, partycjonowanie, klastrowanie)
  • Integracja LLM (LangChain4j, Google ADK) z warstwą danych – rozwijanie funkcji 'chat with data'
  • Implementacja warstwy semantycznej (semantic/metrics layer) dla spójności danych
  • Tworzenie i ewaluacja rozwiązań NL2SQL (ograniczanie halucynacji, testy A/B)
  • Praca w modelu DevSecOps: automatyzacja wdrożeń, monitoring, zarządzanie incydentami
  • Utrzymanie i rozwój istniejących systemów analitycznych oraz integracja z nowymi źródłami
  • Współpraca z zespołem przy testach, wdrożeniach i rozwiązywaniu problemów produkcyjnych
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Mid-level data engineer (3+ lata) z bardzo dobrą znajomością SQL i BigQuery, który miał styczność z LLM-ami w projektach pobocznych lub edukacyjnych. Osoba gotowa do intensywnego rozwoju w kierunku AI i DevSecOps.

Raczej nie dla

Juniorzy bez doświadczenia w data engineering lub LLM, oraz osoby szukające pracy w pełni zdalnej lub stacjonarnej. Rola nie jest dla czystych AI researcherów – wymaga solidnych podstaw inżynierii danych.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote3/5
Enterprise2/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół projektowy i jakie są role (data engineers, AI specialists, frontend)?
  • ?Czy istnieje już działające narzędzie 'chat with data', czy budujemy od zera?
  • ?Jakie są godziny dyżurów on-call i czy są dodatkowo płatne?
  • ?Jaki jest stosunek czasu poświęcanego na data engineering vs. AI features?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej więcej niż 1 dzień w tygodniu?
  • ?Jakie są główne wyzwania techniczne w obecnym systemie (legacy, skalowanie)?
  • ?Czy firma oferuje budżet na szkolenia lub konferencje?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu
  • Nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, czas, zadanie domowe)
  • Brak szczegółów o istniejących systemach wymagających utrzymania
🔗Podobne oferty