Senior AI Engineer

Międzynarodowy klient z branży FMCG.

• Minimum 6 lat doświadczenia komercyjnego w obszarze inżynierii oprogramowania (Software Engineering) lub inżynierii danych (Data Engineering).
• Minimum 2–3 lata praktycznego doświadczenia w pracy z dużymi modelami językowymi (LLM) oraz generatywną sztuczną inteligencją (Generative AI).
• Biegła znajomość języka Python oraz solidna wiedza z zakresu SQL.
• Udowodnione sukcesy w projektowaniu i wdrażaniu agentowych rozwiązań AI (agentic AI) w środowisku komercyjnym.
• Głębokie zrozumienie wzorców architektury agentowej – umiejętność oceny kompromisów technologicznych (trade-offs) i wyznaczania kierunku technicznego.
• Praktyczne doświadczenie z wektorowymi bazami danych, strategiami dzielenia tekstu na fragmenty (chunking) oraz optymalizacją osadzeń (embeddings).
• Praktyczna znajomość frameworków agentowych (np. LangGraph, ADK) oraz protokołów integracyjnych.
• Doświadczenie w pracy z chmurą (AWS, Azure lub GCP), konteneryzacją (Docker) oraz narzędziami do tworzenia API (FastAPI).
• Codzienna biegłość w korzystaniu z narzędzi wspomagających programowanie opartych na AI (Cursor, Copilot lub pokrewne).
• Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2+/C1.

• Projektowanie i budowanie autonomicznych systemów wieloagentowych (multi-agent), które potrafią wnioskować, planować i realizować złożone procesy biznesowe end-to-end.
• Dobór i orkiestracja odpowiednich modeli (zarówno komercyjnych, jak i open-source) dopasowanych do konkretnych przypadków użycia.
• Projektowanie struktury danych (data backbone) dla rozwiązań agentowych: potoki osadzania danych (embeddings pipelines), wektorowe bazy danych, wyszukiwanie hybrydowe oraz architektura RAG.
• Tworzenie bezpiecznych integracji łączących agenty z firmowymi bazami danych, interfejsami API i systemami korporacyjnymi.
• Odpowiedzialność za pełny cykl produkcyjny: wdrażanie rozwiązań w chmurze z zachowaniem standardów bezpieczeństwa, monitoringu, zaawansowanej obserwowalności (observability) oraz zasad odpowiedzialnego rozwoju AI (Responsible AI guardrails).
• Liderowanie technicznym wdrożeniom we współpracy z konsultantami i zespołami interdyscyplinarnymi oraz mentoring młodszych inżynierów.