Software Engineer AI
KUBO
To rola inżyniera AI w centrum doskonałości AI i danych międzynarodowej firmy z branży life sciences. Będziesz budować produkcyjne systemy Generative AI – od pipeline'ów RAG i Text-to-SQL, przez inteligentne przetwarzanie dokumentów, po agentowe rozwiązania z LangChain/LangGraph. Pracujesz nad wieloma projektami równolegle, tworząc komponenty i frameworki, które staną się fundamentem rozwoju AI w organizacji. To nie rola badawcza – wymaga silnego inżynierskiego i produkcyjnego podejścia.
Brakuje: liczba projektów jednocześnie prowadzonych, struktura raportowania (do kogo podlega rola).
To rola inżyniera AI w centrum doskonałości AI i danych międzynarodowej firmy z branży life sciences. Będziesz budować produkcyjne systemy Generative AI – od pipeline'ów RAG i Text-to-SQL, przez inteligentne przetwarzanie dokumentów, po agentowe rozwiązania z LangChain/LangGraph. Pracujesz nad wieloma projektami równolegle, tworząc komponenty i frameworki, które staną się fundamentem rozwoju AI w organizacji. To nie rola badawcza – wymaga silnego inżynierskiego i produkcyjnego podejścia.
- ✓Praca nad nowoczesnym stackiem AI (LangChain, RAG, LLM)
- ✓Możliwość wpływania na fundamenty AI w organizacji (frameworki, standardy)
- !Brak informacji o wielkości zespołu AI i liczbie współpracowników
- !Wzmianka o pracy nad wieloma projektami równolegle – możliwe przeciążenie
- !Wymóg 'business-oriented mindset' – może oznaczać dużo spotkań z interesariuszami
- •Projektowanie i implementacja produkcyjnych rozwiązań AI w Pythonie
- •Budowa agentowych systemów AI z użyciem LangChain i LangGraph
- •Tworzenie pipeline'ów RAG dla dokumentów nieustrukturyzowanych
- •Implementacja ekstrakcji danych z PDF/Word/obrazów (OCR, walidacja)
- •Projektowanie rozwiązań Text-to-SQL i interfejsów konwersacyjnych
- •Rozwój API i backend services dla systemów AI
- •Pisanie testów automatycznych, testów regresyjnych i ewaluacji LLM
- •Współpraca z biznesem przy definiowaniu przypadków użycia AI
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z 5-letnim doświadczeniem w backendzie (Python) i przynajmniej jednym wdrożonym projektem GenAI (np. RAG lub agentowym). Znajomość LangChain i Azure to obowiązkowe minimum.
Juniorzy ani osoby bez doświadczenia w produkcyjnym wdrożeniu AI. Również nie dla kogoś, kto szuka spokojnej, jednowątkowej pracy – tutaj projekty są równoległe.
- ?Jaka jest wielkość zespołu AI & Data Center of Excellence?
- ?Jak wygląda proces priorytetyzacji projektów – kto decyduje nad czym pracujemy?
- ?Czy istnieje dyżur on-call lub wsparcie produkcyjne po godzinach?
- ?Jakie konkretnie usługi Azure są używane (np. OpenAI, Cognitive Search)?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi funkcjonalnościami do utrzymania istniejących?
- ?Czy są już jakieś standardy inżynieryjne dla AI, czy będziemy je tworzyć od zera?
- ?Jak wygląda ewaluacja LLM – czy mamy własne zestawy testowe, czy korzystamy z narzędzi?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w innych dniach niż ten jeden w biurze?
- −Liczba projektów jednocześnie prowadzonych
- −Struktura raportowania (do kogo podlega rola)
- −Dostępność budżetu na szkolenia i konferencje
- −Proces rekrutacyjny – liczba etapów, zadanie domowe, live coding
- −Narzędzia do współpracy i developmentu (Jira, GitHub, CI/CD)
Zespół AI & Data Center of Excellence w międzynarodowej firmie life sciences – prawdopodobnie kultura korporacyjna z naciskiem na innowacje i współpracę z biznesem. Praca hybrydowa z jednym dniem w biurze sugeruje elastyczność.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AI.