AI Solution Developer
⚲ Wrocław
Do uzgodnienia
Wymagania
- doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu aplikacji lub usług backendowych
- praktyczne doświadczenie w pracy z API, usługami REST, formatami JSON oraz integracją systemów
- znajomość usług chmurowych Microsoft Azure i podstaw architektury cloud-native
- doświadczenie w pracy z generatywną AI lub LLM (integracja modeli, prompt engineering, budowa aplikacji z modelami językowymi)
- znajomość wzorców budowy rozwiązań RAG, wyszukiwania semantycznego i pracy z bazami wiedzy
- umiejętność projektowania rozwiązań z uwzględnieniem bezpieczeństwa, kontroli dostępu, logowania i monitorowania
Mile widziane
- znajomość C#/.NET lub TypeScript
Opis stanowiska
Rozwój platformy KAIN — centralnego AI Gateway Grupy KRUK, umożliwiającego bezpieczne korzystanie z modeli AI, budowanie agentów i integrację rozwiązań AI z procesami biznesowymi. Rola obejmuje cały cykl: od prototypu, przez komponent produkcyjny, po integrację i utrzymanie. To oferta dla backendowca z doświadczeniem w LLM/RAG, który potrafi samodzielnie przełożyć potrzebę biznesową na działające rozwiązanie. Uwaga: oczekuje się pracy nad mniej precyzyjnie zdefiniowanymi zadaniami — trzeba umieć doprecyzować wymagania z biznesem.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
potrafi przełożyć potrzebę biznesową na działające rozwiązanie
Oczekuje się, że kandydat będzie rozumiał cele biznesowe i potrafił je przekształcić w konkretne rozwiązania techniczne, co może oznaczać pracę nad mniej precyzyjnie zdefiniowanymi zadaniami.
🟡
przygotować prototyp, zbudować komponent produkcyjny
Może to sugerować, że praca będzie obejmować zarówno fazę eksperymentalną, jak i wdrożeniową, co wymaga wszechstronności i umiejętności przejścia od koncepcji do gotowego produktu.
🟢
zadbać o jego jakość, bezpieczeństwo, obserwowalność i możliwość ponownego wykorzystania na innych rynkach
Wymaga to nie tylko tworzenia kodu, ale także myślenia o długoterminowej utrzymywalności, skalowalności i zgodności z różnymi standardami.
🟡
Rozwój platformy KAIN oraz jej komponentów wspierających udostępnianie modeli, agentów i usług AI.
Oznacza to, że kandydat będzie pracował nad infrastrukturą i narzędziami, a nie tylko nad konkretnymi aplikacjami, co może wymagać głębszego zrozumienia architektury.
🟡
Integracja modeli udostępnianych poprzez Azure AI Services, Azure AI Foundry oraz innych dostawców modeli wspieranych przez KAIN.
Kandydat musi być gotów do pracy z różnymi narzędziami i usługami chmurowymi, co wymaga elastyczności i chęci nauki nowych technologii.