AI Engineer

Oferta pracy dla rozpoznawalnego klienta z branży bankowej, w której osoba na stanowisku AI Engineer będzie odpowiedzialna za projektowanie, rozwój i wdrażanie skalowalnych aplikacji AI wykorzystujących modele LLM oraz usługi Azure AI, wspierające procesy HR i poprawiające doświadczenia użytkowników.

• Co najmniej 7 lat doświadczenia w pracy na podobnych stanowiskach.
• Bardzo dobra znajomość języka Python.
• Doświadczenie w projektowaniu, wdrażaniu i optymalizacji aplikacji AI opartych o modele LLM.
• Praktyczna znajomość frameworków takich jak: LangChain, LangGraph, Pydantic AI.
• Doświadczenie z architekturami: RAG, Agentic RAG, MCP, Function Calling, A2A.
• Znajomość zagadnień związanych z: Prompt Engineering, Context Engineering, bazami wektorowymi, embeddingami, strategiami chunkowania danych.
• Doświadczenie z usługami Azure OpenAI oraz Azure AI Search.
• Umiejętność monitorowania jakości modeli AI oraz optymalizacji kosztów, opóźnień i wykorzystania tokenów.
• Znajomość zagadnień związanych z Responsible AI, guardrails oraz testowaniem modeli.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2/C1.

• Projektowanie i rozwój aplikacji oraz usług wykorzystujących sztuczną inteligencję.
• Integracja oraz optymalizacja modeli językowych (LLM) z wykorzystaniem Azure OpenAI i usług Azure AI.
• Tworzenie rozwiązań opartych o nowoczesne architektury AI, takie jak: RAG Agentic RAG, Model Context Protocol (MCP), Function Calling, Agent-to-Agent.
• Projektowanie pipeline'ów odpowiedzialnych za: Prompt Engineering, Context Engineering, Embeddings, strategie chunkowania danych, integrację danych w czasie rzeczywistym.
• Testowanie, ewaluacja oraz optymalizacja jakości odpowiedzi modeli AI pod kątem trafności, wydajności, bezpieczeństwa i wyjaśnialności.
• Implementacja mechanizmów Responsible AI, w tym guardrails, testów promptów, testów odporności (adversarial testing) oraz analiz ryzyka występowania biasu.
• Budowa i wdrażanie skalowalnych aplikacji AI w środowisku Microsoft Azure.
• Dbanie o bezpieczeństwo, jakość, dokumentację oraz utrzymanie rozwijanych rozwiązań.