Pomiń do treści
Logo firmy Delaplex

LLM Engineer

Delaplex

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
Tryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Senior · 2+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano18 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono19 czerwca 2026
Wygasa za4 dni
Werdykt JobHunt

Rola LLM Engineer w startupie Delaplex, który rozwija złożoną, dynamiczną aplikację. Kandydat będzie odpowiedzialny za rozwijanie i rozszerzanie funkcjonalności aplikacji z wykorzystaniem modeli językowych (LLM), współpracę z globalnymi zespołami i właścicielami produktu. Wymagana jest samodzielność, umiejętność pracy z API LLM, frameworkami takimi jak LangChain, koncepcjami RAG oraz doświadczenie w budowaniu skalowalnych rozwiązań produkcyjnych. Preferowane osoby z USA/Kanady.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano widełek wynagrodzenia., nie podano szczegółów dotyczących produktu, nad którym pracuje zespół..

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?LLM Engineer

Rola LLM Engineer w startupie Delaplex, który rozwija złożoną, dynamiczną aplikację. Kandydat będzie odpowiedzialny za rozwijanie i rozszerzanie funkcjonalności aplikacji z wykorzystaniem modeli językowych (LLM), współpracę z globalnymi zespołami i właścicielami produktu. Wymagana jest samodzielność, umiejętność pracy z API LLM, frameworkami takimi jak LangChain, koncepcjami RAG oraz doświadczenie w budowaniu skalowalnych rozwiązań produkcyjnych. Preferowane osoby z USA/Kanady.

Plusy
  • Praca nad złożoną, dynamiczną aplikacją z wykorzystaniem najnowszych technologii LLM.
  • Możliwość pracy nad rozwiązaniami wdrożonymi na produkcję, na dużą skalę.
  • Możliwość samodzielnego działania i przejmowania pełnej odpowiedzialności za funkcje i projekty.
  • Skupienie na innowacyjnych technologiach AI i ML.
Na co uważać
  • Startup może oznaczać niepewność finansową i dynamiczne zmiany priorytetów.
  • Wymaganie lokalizacji w USA/Kanadzie może być barierą dla kandydatów spoza tych regionów.
  • Wymaganie 8+ lat doświadczenia w Pythonie i 2+ lat z LLM może być trudne do spełnienia jednocześnie dla wielu kandydatów.
  • Brak informacji o widełkach wynagrodzenia.
  • !Nie podano konkretnych informacji o produkcie, nad którym pracuje zespół.
  • !Nie podano szczegółów dotyczących wielkości zespołu.
  • !Nie podano informacji o procesie rekrutacyjnym.
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Rozwijanie i rozszerzanie funkcjonalności aplikacji z wykorzystaniem modeli językowych (LLM).
  • Współpraca z globalnymi zespołami i właścicielami produktu.
  • Implementacja rozwiązań RAG (Retrieval-Augmented Generation).
  • Pisanie promptów dla różnych zastosowań.
  • Optymalizacja backend systemów.
  • Zapewnienie bezpieczeństwa backend systemów.
  • Praca z API LLM (np. OpenAI, Anthropic).
  • Praca z frameworkami LLM (np. LangChain, LlamaIndex).
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Kandydat z 8+ latami doświadczenia w Pythonie, 2+ latami doświadczenia z LLM, znajomością FastAPI/Flask, Docker/Kubernetes, API LLM, frameworków LLM, koncepcji RAG, systemów event-driven i umiejętnością debugowania backend systemów. Kandydat musi być zlokalizowany w USA/Kanadzie.

Raczej nie dla

Oferta nie jest dla osób bez doświadczenia w Pythonie i budowaniu API, bez znajomości technologii kontenerowych i mikroserwisów, bez doświadczenia z LLM, frameworkami LLM i koncepcjami RAG, a także dla osób spoza USA/Kanady.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote5/5
Enterprise1/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jakie konkretnie problemy biznesowe rozwiązuje Wasza aplikacja?
  • ?Jakie są główne wyzwania techniczne związane z obecną architekturą aplikacji?
  • ?Jak wygląda proces wdrażania nowych modeli LLM na produkcję?
  • ?Jakie są plany rozwoju produktu w najbliższych 6-12 miesiącach?
  • ?Jak wygląda współpraca między zespołami w różnych strefach czasowych?
  • ?Jakie są kluczowe metryki sukcesu dla LLM Engineer w tym projekcie?
Brakujące informacje
  • Nie podano widełek wynagrodzenia.
  • Nie podano szczegółów dotyczących produktu, nad którym pracuje zespół.
  • Nie podano wielkości zespołu.
  • Nie podano informacji o procesie rekrutacyjnym.
  • Nie podano informacji o kulturze pracy w startupie.
🔗Podobne oferty