Tech Lead ML Engineer (Internal R&D)
Grid Dynamics
Rola polega na kierowaniu rozwojem wewnętrznej platformy R&D do meta-promptingu i inżynierii kontekstu dla agentów AI kodujących. Jako Tech Lead będziesz odpowiedzialny za architekturę i implementację systemów LLM od podstaw, z naciskiem na meta-prompting i RAG. To stanowisko łączy głęboką wiedzę inżynierską (Python, TypeScript) z przywództwem technicznym – mentoringiem i podnoszeniem kompetencji zespołu. Produkt jest w 100% wewnętrzny, co daje pełną autonomię techniczną.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano liczby dni w biurze w trybie hybrydowym, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola polega na kierowaniu rozwojem wewnętrznej platformy R&D do meta-promptingu i inżynierii kontekstu dla agentów AI kodujących. Jako Tech Lead będziesz odpowiedzialny za architekturę i implementację systemów LLM od podstaw, z naciskiem na meta-prompting i RAG. To stanowisko łączy głęboką wiedzę inżynierską (Python, TypeScript) z przywództwem technicznym – mentoringiem i podnoszeniem kompetencji zespołu. Produkt jest w 100% wewnętrzny, co daje pełną autonomię techniczną.
- ✓100% wewnętrzne R&D – pełna własność produktu i autonomia techniczna
- ✓Praca na cutting-edge technologiach (GenAI, meta-prompting, RAG)
- ✓Możliwość rozwoju przez mentoring i szkolenia
- ✓B2B – elastyczność finansowa
- !Brak informacji o wielkości zespołu
- !Nie określono liczby dni hybrydowych
- !Sformułowanie 'fast-paced startup environment' może oznaczać presję czasu
- !Wymaganie meta-promptingu jest bardzo niszowe – może ograniczać pulę kandydatów
- ?Tytuł wskazuje na rolę managerską, ale poziom doświadczenia nie został oznaczony jako Lead/Manager — warto zweryfikować u źródła
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i optymalizacja meta-promptów do sterowania agentami AI kodującymi
- •Implementacja pipeline'ów RAG z wykorzystaniem wektorowych baz danych (Pinecone, Weaviate)
- •Pisanie skalowalnego kodu w Python i TypeScript – mikroserwisy, API, integracje
- •Code review, ustalanie standardów inżynierskich i mentoring junior/mid developerów
- •Budowa i utrzymanie CI/CD oraz automatycznych testów dla systemów AI (LLM-as-Judge)
- •Ewaluacja nowych modeli GenAI, narzędzi i protokołów (MCP, agent multi-system)
- •Integracja z API OpenAI, Anthropic Claude i frameworkami LangChain/LlamaIndex
Oferta odpowiednia dla osób na początku kariery w IT.
Mid-level inżynier (3+ lata) z solidnym Python/TypeScript i praktyką z LLM i RAG, gotowy na rozwój w kierunku Tech Lead z wsparciem zespołu.
Osoby szukające pracy w pełni zdalnej (hybryda w Warszawie), juniorzy bez doświadczenia z LLM, oraz managerowie niemający ochoty na kodowanie.
- ?Ile osób liczy zespół R&D i jakie są role w zespole?
- ?Jak wygląda hybryda – ile dni w biurze tygodniowo?
- ?Czy meta-prompting jest już implementowany, czy to nowa inicjatywa?
- ?Jakie są konkretne przykłady meta-promptów, które będą rozwijane?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call?
- ?Jak jest mierzona skuteczność systemu (metryki, ewaluacja)?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny (etapy, zadanie domowe)?
- −Nie podano liczby dni w biurze w trybie hybrydowym
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy są dodatkowe benefity (np. budżet szkoleniowy)
Szybkie, badawcze środowisko z naciskiem na doskonałość techniczną i pełne zaangażowanie zespołu w rozwój produktu.