LLM / Agentic AI Engineer

Poszukiwane kompetencje:

• Bardzo dobra, praktyczna znajomość programowania w Pythonie (wymagane).
• Doświadczenie z frameworkami GenAI (LangChain, LangGraph, CrewAI).
• Głębokie zrozumienie agentic reasoning, orkiestracji oraz integracji narzędzi (tool integration).
• Doświadczenie z Azure AI Foundry oraz Azure OpenAI.
• Znajomość baz wektorowych (Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, OpenSearch).
• Zrozumienie tokenisation, context windows, rate limits oraz optymalizacji kosztów.
• Integracja API, programowanie asynchroniczne (async) oraz odporne wzorce obsługi błędów (resilient error handling patterns).
• Bardzo dobra znajomość ryzyk Responsible AI oraz metod ich mitygacji.
• Podejście „production-first” (observability, resilience, scalability).
• Umiejętność równoważenia innowacyjności z wymaganiami compliance i bezpieczeństwa.
• Bardzo dobre umiejętności dokumentacyjne oraz komunikacji architektonicznej.

Zakres obowiązków:

• Projektowanie i implementacja kompleksowych rozwiązań GenAI w języku Python.
• Budowa workflowów agentowych (agentic workflows) z wykorzystaniem frameworków takich jak LangGraph, tool/function calling, MCP oraz orkiestracja multi-agentowa.
• Tworzenie solidnych pipeline’ów RAG (Retrieval-Augmented Generation), obejmujących ingestion, chunking, embeddings, vector search, re-ranking oraz walidację grounding.
• Implementacja strategii pamięci (krótkoterminowej, długoterminowej, podsumowującej oraz vector-based memory).
• Integracja i ewaluacja wielu modeli LLM (np. GPT-4.x series, GPT-4o).
• Tworzenie systemów structured output oraz tool-calling z egzekwowaniem schematów (schema enforcement).
• Budowa frameworków ewaluacyjnych obejmujących detekcję halucynacji, ocenę jakości, metryki opóźnień (latency) oraz kosztów.