Solution Architect AI
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- EU AI Act
- Rodo
- RAG
- LLM/GenAI
- API
- Microservice Architecture
- Cybersecurity
- GCP Vertex AI
- HLD, LLD
- MLOps
Opis stanowiska
Dla naszego klienta szukamy Solution Architect AI.
Zakres obowiązków:
• Dostarcza architekturę i wdrożenia rozwiązań AI, w tym LLM/GenAI oraz RAG.
• Wykorzystuje usługi chmurowe AI (GCP Vertex AI lub Azure OpenAI / AWS Bedrock), pracuje praktycznie z Vertex AI (modele, pipeline’y, endpoints, Model Registry).
• Rozwija multitenantową Platformę AI, utrzymuje workflow Agentów i RAG oraz CI/CD dla konfiguracji i wdrożeń.
• Definiuje podejście do integracji: architektura mikroserwisów, zarządzanie API, wzorce integracji.
• Współkształtuje architekturę cyberbezpieczeństwa, architekturę danych oraz projektowanie infrastruktury dla rozwiązań AI i platformy.
• Stosuje MLOps: pipeline’y, monitoring modeli oraz CI/CD dla ML.
• Buduje i utrzymuje dokumentację architektoniczną (HLD/LLD) oraz komunikuje rozwiązania do odbiorców technicznych i biznesowych w środowisku cross‑funkcjonalnym.
• Dba o AI governance i zgodność regulacyjną (EU AI Act, RODO).
Wymagania:• Wykształcenie wyższe: informatyka, matematyka, machine learning, data science lub pokrewne.
• Min. 5 lat doświadczenia w projektowaniu i implementacji rozwiązań AI, w tym min. 2 lata z rozwiązaniami opartymi o LLM i GenAI.
• Udokumentowane doświadczenie z usługami chmurowymi AI — GCP Vertex AI lub Azure OpenAI / AWS Bedrock.
• Praktyczna znajomość GCP Vertex AI (modele, pipeline’y, endpoints, Model Registry).
• Umiejętność projektowania rozwiązań LLM i RAG (LangChain, LlamaIndex lub równoważne).
• Doświadczenie w machine learning (modelowanie, ewaluacja, deployment).
• Doświadczenie w tworzeniu dokumentacji architektonicznej (HLD, LLD).
• Znajomość zagadnień MLOps (pipeline’y, monitoring modeli, CI/CD dla ML).
• Znajomość zasad AI governance i regulacji (EU AI Act, RODO).
• Bardzo dobra znajomość architektury mikroserwisów, zarządzania API oraz nowoczesnych wzorców integracji.
• Doświadczenie w obszarze architektury cyberbezpieczeństwa, architektury danych oraz projektowania infrastruktury.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie B2 lub wyższym (dokumentacja techniczna, RFC, komunikacja z vendorami).
Mile widziane:
• Znajomość frameworków open source: Hugging Face, LlamaIndex, LangGraph.
• Doświadczenie z modelami embeddings i wektorowymi bazami danych.
• Certyfikat GCP Professional Machine Learning Engineer lub Professional Cloud Architect.
• Certyfikaty z obszaru AI/ML (np. DeepLearning.AI, Hugging Face).
Kompetencje osobiste i sposób pracy:
• Myślenie architektoniczne i systemowe – rozumienie wpływu decyzji na całą organizację.
• Komunikatywność – umiejętność prezentowania złożonych koncepcji AI użytkownikom technicznym, biznesowym i zarządowi.
• Odpowiedzialność za jakość – dbałość o standardy, dokumentację i governance AI.
• Proaktywność i inicjatywa w identyfikowaniu możliwości zastosowania AI.
• Ciekawość technologiczna i gotowość do eksperymentowania.
• Doświadczenie w pracy w metodykach zwinnych.
• Praca w środowisku cross‑funkcjonalnym (data science, inżynieria, biznes, prawo, bezpieczeństwo).
Oferujemy:
• umowa B2B
• praca w modelu hybrydowym: 1-2 dni praca w biurze (Chmielna 89, Warszawa)
• opcjonalnie pakiet medyczny, karta Multisport
Zakres obowiązków:
• Dostarcza architekturę i wdrożenia rozwiązań AI, w tym LLM/GenAI oraz RAG.
• Wykorzystuje usługi chmurowe AI (GCP Vertex AI lub Azure OpenAI / AWS Bedrock), pracuje praktycznie z Vertex AI (modele, pipeline’y, endpoints, Model Registry).
• Rozwija multitenantową Platformę AI, utrzymuje workflow Agentów i RAG oraz CI/CD dla konfiguracji i wdrożeń.
• Definiuje podejście do integracji: architektura mikroserwisów, zarządzanie API, wzorce integracji.
• Współkształtuje architekturę cyberbezpieczeństwa, architekturę danych oraz projektowanie infrastruktury dla rozwiązań AI i platformy.
• Stosuje MLOps: pipeline’y, monitoring modeli oraz CI/CD dla ML.
• Buduje i utrzymuje dokumentację architektoniczną (HLD/LLD) oraz komunikuje rozwiązania do odbiorców technicznych i biznesowych w środowisku cross‑funkcjonalnym.
• Dba o AI governance i zgodność regulacyjną (EU AI Act, RODO).
Wymagania:• Wykształcenie wyższe: informatyka, matematyka, machine learning, data science lub pokrewne.
• Min. 5 lat doświadczenia w projektowaniu i implementacji rozwiązań AI, w tym min. 2 lata z rozwiązaniami opartymi o LLM i GenAI.
• Udokumentowane doświadczenie z usługami chmurowymi AI — GCP Vertex AI lub Azure OpenAI / AWS Bedrock.
• Praktyczna znajomość GCP Vertex AI (modele, pipeline’y, endpoints, Model Registry).
• Umiejętność projektowania rozwiązań LLM i RAG (LangChain, LlamaIndex lub równoważne).
• Doświadczenie w machine learning (modelowanie, ewaluacja, deployment).
• Doświadczenie w tworzeniu dokumentacji architektonicznej (HLD, LLD).
• Znajomość zagadnień MLOps (pipeline’y, monitoring modeli, CI/CD dla ML).
• Znajomość zasad AI governance i regulacji (EU AI Act, RODO).
• Bardzo dobra znajomość architektury mikroserwisów, zarządzania API oraz nowoczesnych wzorców integracji.
• Doświadczenie w obszarze architektury cyberbezpieczeństwa, architektury danych oraz projektowania infrastruktury.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie B2 lub wyższym (dokumentacja techniczna, RFC, komunikacja z vendorami).
Mile widziane:
• Znajomość frameworków open source: Hugging Face, LlamaIndex, LangGraph.
• Doświadczenie z modelami embeddings i wektorowymi bazami danych.
• Certyfikat GCP Professional Machine Learning Engineer lub Professional Cloud Architect.
• Certyfikaty z obszaru AI/ML (np. DeepLearning.AI, Hugging Face).
Kompetencje osobiste i sposób pracy:
• Myślenie architektoniczne i systemowe – rozumienie wpływu decyzji na całą organizację.
• Komunikatywność – umiejętność prezentowania złożonych koncepcji AI użytkownikom technicznym, biznesowym i zarządowi.
• Odpowiedzialność za jakość – dbałość o standardy, dokumentację i governance AI.
• Proaktywność i inicjatywa w identyfikowaniu możliwości zastosowania AI.
• Ciekawość technologiczna i gotowość do eksperymentowania.
• Doświadczenie w pracy w metodykach zwinnych.
• Praca w środowisku cross‑funkcjonalnym (data science, inżynieria, biznes, prawo, bezpieczeństwo).
Oferujemy:
• umowa B2B
• praca w modelu hybrydowym: 1-2 dni praca w biurze (Chmielna 89, Warszawa)
• opcjonalnie pakiet medyczny, karta Multisport
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Dostarcza architekturę i wdrożenia rozwiązań AI, w tym LLM/GenAI oraz RAG.
Oczekuje się, że kandydat będzie odpowiedzialny za cały cykl życia rozwiązań AI, od koncepcji po wdrożenie, a nie tylko za projektowanie.
🔴
Pracuje praktycznie z Vertex AI (modele, pipeline’y, endpoints, Model Registry).
Wymagane jest głębokie, praktyczne doświadczenie z konkretnymi narzędziami GCP Vertex AI, a nie tylko ogólna wiedza o chmurze.
🔴
Rozwija multitenantową Platformę AI, utrzymuje workflow Agentów i RAG oraz CI/CD dla konfiguracji i wdrożeń.
Rola może obejmować nie tylko projektowanie, ale także bieżące utrzymanie i rozwój złożonej platformy AI, co może oznaczać większą odpowiedzialność operacyjną.
🟡
Współkształtuje architekturę cyberbezpieczeństwa, architekturę danych oraz projektowanie infrastruktury dla rozwiązań AI i platformy.
Oczekuje się, że kandydat będzie miał szerokie spojrzenie i wpływ na kluczowe aspekty infrastruktury i bezpieczeństwa, co może wykraczać poza typowe obowiązki architekta rozwiązań AI.
🟡
Buduje i utrzymuje dokumentację architektoniczną (HLD/LLD) oraz komunikuje rozwiązania do odbiorców technicznych i biznesowych w środowisku cross‑funkcjonalnym.
Oprócz zadań technicznych, kluczowe są umiejętności komunikacyjne i zdolność do pracy z różnymi zespołami, co może oznaczać potrzebę zarządzania oczekiwaniami i rozwiązywania konfliktów.