Gen AI Developer
Capgemini Invent
To rola inżyniera AI/ML, który projektuje i wdraża aplikacje oparte na Generatywnej AI dla klientów zewnętrznych. Konkretnie: fine-tuning dużych modeli językowych (LLM), budowanie pipeline'ów RAG, integracja multimodalnych modeli AI oraz wdrażanie rozwiązań w chmurze. Praca w konsultingu oznacza różnorodność projektów i klientów, ale też konieczność szybkiego dostosowania się do nowych wymagań biznesowych. Tytuł 'Gen AI Developer' jest adekwatny – to stricte developerska rola w obszarze AI.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: widełki wynagrodzenia, liczba dni pracy zdalnej w trybie hybrydowym.
To rola inżyniera AI/ML, który projektuje i wdraża aplikacje oparte na Generatywnej AI dla klientów zewnętrznych. Konkretnie: fine-tuning dużych modeli językowych (LLM), budowanie pipeline'ów RAG, integracja multimodalnych modeli AI oraz wdrażanie rozwiązań w chmurze. Praca w konsultingu oznacza różnorodność projektów i klientów, ale też konieczność szybkiego dostosowania się do nowych wymagań biznesowych. Tytuł 'Gen AI Developer' jest adekwatny – to stricte developerska rola w obszarze AI.
- ✓Dostęp do licznych platform szkoleniowych (NEXT, Pluralsight, Udemy, Coursera) i certyfikacji
- ✓Program well-being (helpline, podcast) i przejrzysty system feedbacku
- ✓Możliwość pracy z najnowszymi technologiami GenAI w różnych branżach
- !Brak informacji o liczbie dni hybrydowych w tygodniu
- !Poziom 'regular' przy wymaganiu 1,5 roku – niejasne, czy to mid czy junior+
- !Potencjalna podróż do klienta – nie sprecyzowano
- !Różnorodność projektów może oznaczać częste zmiany technologii i kontekstu
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Fine-tuning LLM-ów (np. LLaMA, GPT) z użyciem technik RLHF i prompt engineering
- •Projektowanie i implementacja aplikacji GenAI w Pythonie z LangChain/LangGraph i Hugging Face Transformers
- •Budowa systemów RAG z wykorzystaniem wektorowych baz danych (FAISS, Pinecone)
- •Integracja modeli NLP i generowania obrazów w rozwiązaniach klienckich
- •Praca z chmurą (AWS/Azure/GCP) i MLOps przy deploymentach modeli
- •Współpraca z zespołami klienta i wewnętrznymi analitykami biznesowymi przy definiowaniu wymagań
- •Udział w inicjatywach R&D – testowanie nowych frameworków i modeli GenAI
- •Monitorowanie i optymalizacja wydajności wdrożonych rozwiązań AI
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z co najmniej 1,5 rokiem praktyki w AI/ML, która potrafi samodzielnie napisać prosty pipeline z użyciem LangChain i Hugging Face, zna podstawy chmury i MLOps, oraz jest gotowa do intensywnego uczenia się w trakcie projektów.
Junior bez komercyjnego doświadczenia w AI/ML (wymagane minimum 1,5 roku). Osoby szukające spokojnej, przewidywalnej pracy w jednym projekcie – tutaj projekty mogą się zmieniać. Ktoś, kto nie chce pracować z klientem zewnętrznym.
- ?Ile dni w tygodniu trzeba być w biurze w Warszawie?
- ?Jak wygląda typowy projekt – czas trwania, wielkość zespołu, rola w zespole?
- ?Czy są dedykowane ścieżki rozwoju dla specjalistów GenAI?
- ?Jakie są realne możliwości wyboru projektu?
- ?Czy wiąże się to z podróżami do klientów (krajowych lub zagranicznych)?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Jakie są widełki wynagrodzenia dla tego poziomu?
- −Widełki wynagrodzenia
- −Liczba dni pracy zdalnej w trybie hybrydowym
- −Opis procesu rekrutacyjnego (etapy, czas)
- −Wielkość zespołu AI w Capgemini Invent
- −Informacja o okresie próbnym
- −Narzędzia CI/CD i systemy kontroli wersji używane w projektach
Zespół stawia na well-being, różnorodność i stały feedback. Praca hybrydowa po onboardingu, a benefit (home office package) sugeruje dbałość o komfort. Międzynarodowe projekty wymagają dobrej komunikacji i otwartości.