Python AI Engineer
⚲ Warszawa, Lublin, Białystok, Kielce
18 480 - 21 840 PLN netto (B2B)
Wymagania
- Python
- PyTorch
- LLM
- ETL
- Pandas
- NumPy
- AWS
- GCP
- Azure
- Kubernetes
Opis stanowiska
Wymagania:
• Doświadczenie komercyjne: minimum 3 lata projektowania i wdrażania systemów w jakości produkcyjnej w Pythonie.
• Udokumentowane doświadczenie w budowaniu zaawansowanych architektur LLM: zaawansowany RAG, harness engineering oraz orkiestracja przy użyciu frameworków takich jak LangChain lub LlamaIndex.
• Znajomość wzorców projektowych, zasad Clean Code oraz pisania testów i ewaluacji dla systemów niedeterministycznych.
• Doświadczenie w Data Engineering pod LLM: ETL dla danych nieustrukturyzowanych (parsowanie dokumentów, chunking), transformacji oraz pracy z bibliotekami manipulacji danymi (Pandas, NumPy).
• Praktyczna znajomość wektorowych baz danych (np. Qdrant, Pinecone, Chroma) oraz strategii chunkingu i zarządzania metadanymi.
• Umiejętność przekładania skomplikowanych koncepcji AI na język korzyści biznesowych i współpraca z zespołami produktowymi.
• Wyższe wykształcenie (lub w trakcie) w naukach ścisłych/ilościowych (Informatyka, Matematyka, Fizyka, Ekonometria lub pokrewne) oraz znajomość języka angielskiego na poziomie min. B2.
Welcome Skills:
• Znajomość zaawansowanych frameworków agentowych: LangGraph, CrewAI, AutoGen.
• Praktyka z chmurami (Azure, GCP lub AWS) oraz konteneryzacją i orkiestracją (Docker, Kubernetes).
• Zrozumienie klasycznego NLP oraz frameworków głębokiego uczenia (PyTorch, TensorFlow) na potrzeby utrzymania i aktualizacji istniejących komponentów.
• Znajomość dodatkowego języka (C#, Go, Java). Szczególnie cenimy komercyjne doświadczenie w ekosystemie .NET (C#, SQL Server, Azure PaaS) oraz budowaniu potoków CI/CD (Azure DevOps).
• Doświadczenie komercyjne: minimum 3 lata projektowania i wdrażania systemów w jakości produkcyjnej w Pythonie.
• Udokumentowane doświadczenie w budowaniu zaawansowanych architektur LLM: zaawansowany RAG, harness engineering oraz orkiestracja przy użyciu frameworków takich jak LangChain lub LlamaIndex.
• Znajomość wzorców projektowych, zasad Clean Code oraz pisania testów i ewaluacji dla systemów niedeterministycznych.
• Doświadczenie w Data Engineering pod LLM: ETL dla danych nieustrukturyzowanych (parsowanie dokumentów, chunking), transformacji oraz pracy z bibliotekami manipulacji danymi (Pandas, NumPy).
• Praktyczna znajomość wektorowych baz danych (np. Qdrant, Pinecone, Chroma) oraz strategii chunkingu i zarządzania metadanymi.
• Umiejętność przekładania skomplikowanych koncepcji AI na język korzyści biznesowych i współpraca z zespołami produktowymi.
• Wyższe wykształcenie (lub w trakcie) w naukach ścisłych/ilościowych (Informatyka, Matematyka, Fizyka, Ekonometria lub pokrewne) oraz znajomość języka angielskiego na poziomie min. B2.
Welcome Skills:
• Znajomość zaawansowanych frameworków agentowych: LangGraph, CrewAI, AutoGen.
• Praktyka z chmurami (Azure, GCP lub AWS) oraz konteneryzacją i orkiestracją (Docker, Kubernetes).
• Zrozumienie klasycznego NLP oraz frameworków głębokiego uczenia (PyTorch, TensorFlow) na potrzeby utrzymania i aktualizacji istniejących komponentów.
• Znajomość dodatkowego języka (C#, Go, Java). Szczególnie cenimy komercyjne doświadczenie w ekosystemie .NET (C#, SQL Server, Azure PaaS) oraz budowaniu potoków CI/CD (Azure DevOps).
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Doświadczenie komercyjne: minimum 3 lata projektowania i wdrażania systemów w jakości produkcyjnej w Pythonie.
Oczekuje się, że kandydat potrafi nie tylko pisać kod, ale także tworzyć stabilne i skalowalne rozwiązania, które działają w realnym środowisku.
🟡
Udokumentowane doświadczenie w budowaniu zaawansowanych architektur LLM: zaawansowany RAG, harness engineering oraz orkiestracja przy użyciu frameworków takich jak LangChain lub LlamaIndex.
Poszukiwany jest specjalista z praktyczną wiedzą o nowoczesnych technikach pracy z dużymi modelami językowymi, a nie tylko teoretyk.
🟡
Znajomość wzorców projektowych, zasad Clean Code oraz pisania testów i ewaluacji dla systemów niedeterministycznych.
Kandydat powinien dbać o jakość kodu, jego czytelność i testowalność, nawet w przypadku modeli AI, których wyniki mogą być zmienne.
🟡
Umiejętność przekładania skomplikowanych koncepcji AI na język korzyści biznesowych i współpraca z zespołami produktowymi.
Oczekuje się, że kandydat potrafi komunikować się z nietechnicznymi interesariuszami i rozumieć, jak jego praca wpływa na cele firmy.
🟡
Znajomość dodatkowego języka (C#, Go, Java). Szczególnie cenimy komercyjne doświadcz
Chociaż nie jest to wymagane, znajomość innych języków programowania może być atutem, sugerując potrzebę integracji z istniejącymi systemami lub elastyczność zespołu.