AI Engineer

O projekcie:
Jako firma rekrutacyjna DCG rozumiemy, że każda organizacja opiera się na pracy doświadczonych specjalistów. Nasz styl zarządzania oraz partnerskie podejście pozwalają nam skutecznie odpowiadać na potrzeby klientów i zapewniać ciągłe wsparcie. W związku z dynamicznym rozwojem oraz dużą liczbą projektów rekrutacyjnych realizowanych dla naszych partnerów, obecnie poszukujemy osoby na stanowisko:

AI Engineer

Wymagania:
Wymagania:- Minimum 5 lat praktycznego doświadczenia w inżynierii oprogramowania, w tym znaczące doświadczenie przy produkcyjnych systemach AI lub rozwiązaniach intensywnie wykorzystujących dane w złożonych środowiskach projektowych.- Bardzo dobra praktyczna znajomość LLM, Retrieval-Augmented Generation (RAG), integracji narzędzi, agentów AI oraz związanych z nimi kompromisów, ograniczeń i potencjalnych trybów awarii.- Doświadczenie w projektowaniu i utrzymaniu kompleksowych systemów AI obejmujących API, usługi aplikacyjne, pipeline’y danych, warstwy wyszukiwania informacji, procesy ewaluacyjne oraz infrastrukturę chmurową.- Umiejętność definiowania mierzalnych kryteriów jakości i metod oceny systemów AI, z uwzględnieniem wartości dla klienta, niezawodności, opóźnień, kosztów i łatwości utrzymania.- Praktyczne doświadczenie w AI-assisted engineering, Spec-Driven Development oraz nowoczesnych narzędziach programistycznych; umiejętność usprawniania pracy zespołów poprzez łączenie ludzkiego osądu z automatyzacją i wsparciem agentów AI.- Bardzo dobre wyczucie architektury systemów oraz zdolność projektowania wielokrotnego użytku wzorców i wspólnych funkcjonalności przy jednoczesnej efektywnej współpracy z zespołami produktowymi odpowiedzialnymi za lokalne decyzje implementacyjne.- Udokumentowane doświadczenie we współpracy międzyfunkcyjnej – od etapu eksploracji i prototypowania po wdrożenie produkcyjne i ciągłe doskonalenie w środowisku zwinnym.- Umiejętność wspierania i wywierania wpływu na innych inżynierów, podnoszenia standardów technicznych poprzez współpracę oraz wprowadzania klarowności w niejednoznacznym i szybko zmieniającym się środowisku AI.- Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i współpracy, pozwalające przekładać złożoność techniczną na konkretne decyzje i działania dla zespołów produktowych, technicznych i biznesowych.- Tytuł magistra informatyki, inżynierii oprogramowania, sztucznej inteligencji lub pokrewnej dziedziny technicznej; równoważne doświadczenie będzie rozważane w przypadku wyjątkowych kandydatów.Mile widziane:- Elastyczne podejście, wysoka zdolność uczenia się oraz otwartość na ciągłe zmiany w obszarze dynamicznie rozwijającym się dzięki postępom w AI.

Codzienne zadania:
- Tworzenie i ciągły rozwój wspólnych kompetencji AI, usług wielokrotnego użytku oraz akceleratorów inżynieryjnych, które mogą być wykorzystywane w wielu produktach programistycznych dla branży budowlanej.
- Projektowanie i wdrażanie produkcyjnych systemów AI, obejmujących rozwiązania oparte na dużych modelach językowych (LLM), pipeline’y wyszukiwania i pozyskiwania danych (retrieval pipelines), integracje z narzędziami, warstwy orkiestracji oraz przepływy pracy agentów AI.
- Tworzenie artefaktów technicznych wykonywalnych zarówno przez ludzi, jak i maszyny, takich jak specyfikacje, metody ewaluacji, definicje interfejsów oraz kontrakty workflow, które zwiększają przejrzystość, szybkość i jakość dostarczanych rozwiązań.
- Definiowanie i stosowanie cykli rozwoju opartych na ewaluacji (evaluation-driven development) dla systemów AI, obejmujących jakość, niezawodność, opóźnienia, koszty, jakość ugruntowania odpowiedzi (grounding) oraz inne istotne wskaźniki wydajności.
- Współpraca z zespołami produktowymi w celu identyfikacji wartościowych możliwości międzyproduktowych, wspieranie integracji wspólnych funkcjonalności oraz rekomendowanie najlepszych wzorców bez przejmowania odpowiedzialności za architekturę konkretnych produktów.
- Współtworzenie praktyk AI-native w zespole poprzez wykorzystanie Spec-Driven Development, wspomaganych przez AI procesów programistycznych, automatycznych testów oraz inteligentnych agentów inżynieryjnych.
- Stosowanie praktycznych standardów i zabezpieczeń dotyczących niezawodności, obserwowalności, ładu korporacyjnego, bezpieczeństwa oraz odpowiedzialnego wykorzystania AI w rozwiązaniach dostarczanych przez centralny zespół.
- Szybkie prototypowanie i walidowanie nowych podejść technicznych oraz przekształcanie rozwijających się możliwości AI w skalowalne komponenty o jasno określonej wartości biznesowej.
- Wspieranie i rozwijanie innych inżynierów poprzez współpracę techniczną, przeglądy kodu oraz dzielenie się wiedzą z zakresu nowoczesn