AI Engineer

Dołączysz do zespołu rozwijającego nowoczesną, korporacyjną platformę AI opartą o agentów, RAG i integracje z systemami zewnętrznymi. Platforma rozwijana jest w środowisku enterprise i obejmuje integracje MCP, architektury agent-to-agent (A2A), RAG pipelines oraz Generative UI. Projekt jest już na zaawansowanym etapie rozwoju - nie chodzi o budowę prostego chatbota od zera, ale o rozwijanie realnego, produkcyjnego rozwiązania AI.

• Rozumienie podstaw LLM, takich jak context window, tokenizacja, dobór modeli oraz kompromisy między kosztem a jakością.
• Umiejętność myślenia produkcyjnego: monitoring, jakość, latency, fallbacki, bezpieczeństwo, obsługa błędów.
• Umiejętność pracy z prompt engineeringiem, structured outputs i poprawą jakości odpowiedzi LLM.
• Doświadczenie z integracjami API: REST, WebSocket, OpenAPI, autoryzacja, retry, versioning.
• Znajomość MCP lub doświadczenie w budowaniu/konsumowaniu MCP servers/clients.
• Doświadczenie w backend developmencie, najlepiej w środowisku Node.js / NestJS.
• Zrozumienie tool/function calling, planning loops, memory/state oraz guardrails.
• Doświadczenie z agentami AI lub bardzo dobre zrozumienie podejścia agentic AI.
• Bardzo dobra, praktyczna znajomość TypeScript/JavaScript.
• Doświadczenie z RAG, wyszukiwaniem semantycznym lub hybrydowym.
• Samodzielność i gotowość do szybkiego wejścia w istniejący projekt.
• Znajomość A2A / multi-agent patterns / orkiestracji agentów.
• Znajomość OpenSearch lub Elasticsearch.

Mile widziane:

• Znajomość frameworków orkiestracyjnych, takich jak LangGraph, CrewAI, AutoGen lub mastra AI.
• Doświadczenie w obszarze bezpieczeństwa, compliance, GDPR, PII handling.
• Doświadczenie z Node.js / NestJS w projektach produkcyjnych.
• Doświadczenie produkcyjne w rozwiązaniach AI / agentowych.
• Znajomość SAP BTP, SAP Joule, SAP HANA / TypeORM.
• Znajomość Dynatrace lub innych narzędzi observability.
• Doświadczenie z AI evaluation, np. RAGAS, DeepEval.
• Doświadczenie z Kyma / Kubernetes, Docker, CI/CD.
• Doświadczenie z React / Next.js lub Generative UI.

• Usprawnianie sposobu, w jaki agent rozpoznaje intencję użytkownika i dobiera odpowiednie narzędzia, np. wygenerowanie prezentacji, przygotowanie tabeli, znalezienie demo, uruchomienie workflow lub zaproponowanie kolejnych kroków.
• Projektowanie i rozwój A2A / multi-agent communication, w tym obsługa komunikacji między agentami, kontraktów, state handoff oraz failure recovery.
• Budowa oraz rozwijanie integracji pomiędzy agentami AI, systemami zewnętrznymi i narzędziami wykorzystywanymi przez LLM.
• Integracja API jako narzędzi dla agentów, w tym REST, WebSocket, OpenAPI, autoryzacja, retry, versioning i contract testing.
• Potencjalne wsparcie obszaru Generative UI, m.in. streaming odpowiedzi AI do interfejsu użytkownika.
• Rozwój rozwiązań RAG oraz mechanizmów wyszukiwania opartych o OpenSearch lub Elasticsearch.
• Rozwijanie MCP integrations, w tym praca z MCP servers/clients oraz adapterami narzędziowymi.
• Obsługa błędów, jakości, bezpieczeństwa i stabilności rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym.
• Praca z prompt engineeringiem, structured outputs, tool/function calling oraz guardrails.
• Rozwój istniejącej platformy AI w obszarze agentów, integracji i workflow.