Software Engineer (Generative AI) | f/m/d
ERGO Technology & Services
Jako Software Engineer specjalizujący się w Generative AI, będziesz częścią zespołu rozwijającego i wdrażającego rozwiązania AI w chmurze Azure w ramach dużej grupy ubezpieczeniowej (ERGO/Munich Re). Twoim zadaniem będzie tworzenie aplikacji opartych na LLM, budowanie API i mikroserwisów, optymalizacja wnioskowania modeli oraz zapewnienie skalowalności i bezpieczeństwa rozwiązań. Rola łączy backend (Python, API) z MLOps (CI/CD, Docker, Kubernetes) i wymaga bliskiej współpracy z Data Scientists i AI Engineers. Oferta jest skierowana do osoby o ugruntowanej wiedzy w Azure AI/ML i chęci pracy w hybrydowym modelu w Warszawie.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu i strukturze, brak widełek wynagrodzenia.
Jako Software Engineer specjalizujący się w Generative AI, będziesz częścią zespołu rozwijającego i wdrażającego rozwiązania AI w chmurze Azure w ramach dużej grupy ubezpieczeniowej (ERGO/Munich Re). Twoim zadaniem będzie tworzenie aplikacji opartych na LLM, budowanie API i mikroserwisów, optymalizacja wnioskowania modeli oraz zapewnienie skalowalności i bezpieczeństwa rozwiązań. Rola łączy backend (Python, API) z MLOps (CI/CD, Docker, Kubernetes) i wymaga bliskiej współpracy z Data Scientists i AI Engineers. Oferta jest skierowana do osoby o ugruntowanej wiedzy w Azure AI/ML i chęci pracy w hybrydowym modelu w Warszawie.
- ✓Praca w uznanej, stabilnej grupie (Munich Re/ERGO)
- ✓Nowoczesny stack: Azure OpenAI, LLM, Kubernetes
- ✓Biuro w Warszawie z udogodnieniami (pokój gier, przyjazne psom)
- ✓Firma wspiera różnorodność i inkluzywność
- !Nie określono liczby dni hybrydowych w biurze - warto doprecyzować na rozmowie
- !Poziom 'regular' może sugerować mid, ale wymagania są dość szerokie - można podejrzewać, że preferują osoby z praktyką
- !Brak widełek wynagrodzenia - typowe dla ofert z ERGO, ale warto zapytać
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Tworzenie, rozwój i wdrażanie aplikacji AI/ML z wykorzystaniem Azure OpenAI, Azure Machine Learning i Cognitive Services
- •Budowanie i optymalizacja rozwiązań opartych na Large Language Models (LLM) dla konkretnych przypadków biznesowych
- •Projektowanie i utrzymanie REST API oraz mikroserwisów do serwowania modeli AI
- •Usprawnianie operacjonalizacji modeli i rozwój backendu wnioskowania (model inference backend)
- •Pisanie i utrzymywanie testów jednostkowych, dbanie o jakość kodu (clean code, wydajność)
- •Konfiguracja i zarządzanie CI/CD oraz DevOps w środowisku Azure (Azure DevOps, AKS)
- •Tworzenie dokumentacji technicznej dla komponentów AI
- •Współpraca z Data Scientists i AI Engineerami przy integracji modeli z aplikacjami biznesowymi
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z co najmniej 1-2 latami praktyki w Pythonie i Azure, który rozumie podstawy LLM i potrafi samodzielnie zbudować prosty endpoint API. Może mieć mniejsze doświadczenie z Kubernetes, ale jest chętny do nauki.
Junior bez komercyjnego doświadczenia z Azure AI/ML - wymagania są na poziomie regular. Osoba szukająca pracy w pełni zdalnej - oferta zakłada hybrydę z obecnością w biurze w Warszawie.
- ?Ile osób liczy zespół AI, do którego dołączę?
- ?Jak wygląda konkretny harmonogram hybrydowy - ile dni w tygodniu w biurze?
- ?Czy w tej roli przewidziane są dyżury on-call? Jeśli tak, to jak często?
- ?Jakie są widełki wynagrodzenia dla tego stanowiska?
- ?Jaki jest typowy stosunek pracy nad nowymi funkcjonalnościami do utrzymania istniejących systemów?
- ?Czy zespół pracuje nad jednym produktem AI, czy nad wieloma projektami równolegle?
- ?Jakie jest podejście do model governance i bezpieczeństwa w kontekście LLM?
- ?Czy istnieje możliwość publikacji wyników prac lub udziału w konferencjach?
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Nie podano liczby dni hybrydowych
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe?)
- −Nie wspomniano o możliwości zdalnych spotkań lub elastyczności
Dynamiczny, multidyscyplinarny zespół w międzynarodowym środowisku, z naciskiem na współpracę z Data Scientists i DevOps. Kultura Agile/Scrum, regularne hackathony i meetupy.