AI Engineer

Nasz klient to jeden z trzech największych polskich banków uniwersalnych, jak również jedna z największych instytucji finansowych w obszarze Europy Środkowo-Wschodniej. Jako pierwszy polski bank uruchomił bankomat i wydał kartę kredytową.

• Bardzo dobra wiedza teoretyczna i praktyczna w zakresie nowoczesnych systemów AI
• Praktyczna znajomość architektur single-agent i multi-agent
• Doświadczenie w budowie rozwiązań wykorzystujących LLM oraz RAG
• Znajomość zagadnień związanych z zarządzaniem kontekstem agenta: prompt engineering, memory, tools i state
• Doświadczenie w tworzeniu rozwiązań AI przeznaczonych do pracy w środowiskach produkcyjnych
• Znajomość zagadnień związanych z jakością, bezpieczeństwem, stabilnością oraz monitorowaniem systemów AI
• Umiejętność łączenia podejścia researchowego z praktycznym software engineeringiem
• Zaawansowana znajomość Python oraz dobrych praktyk programowania obiektowego
• Doświadczenie w tworzeniu API i warstwy aplikacyjnej, w szczególności z wykorzystaniem FastAPI
• Doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi, np. GCP, Azure lub Databricks
• Samodzielność, analityczne podejście oraz umiejętność rozwiązywania złożonych problemów technicznych

Nice to have:

• Doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu systemów AI w środowisku regulowanym, szczególnie w sektorze finansowym lub bankowym
• Znajomość zagadnień związanych z AI governance, bezpieczeństwem i compliance
• Doświadczenie w optymalizacji kosztowej i wydajnościowej produkcyjnych rozwiązań wykorzystujących modele LLM

• Projektowanie i rozwój rozwiązań analitycznych opartych na AI, w tym agentów, copilotów oraz procesów autonomicznych
• Budowa i optymalizacja systemów agentowych single-agent i multi-agent
• Projektowanie mechanizmów orkiestracji agentów oraz integracji z zewnętrznymi narzędziami i systemami
• Rozwijanie rozwiązań z obszaru context engineering, obejmujących m.in. prompt, memory, tools oraz state management
• Projektowanie i implementacja rozwiązań wykorzystujących LLM oraz RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Tworzenie warstwy aplikacyjnej oraz API dla rozwiązań AI, m.in. z wykorzystaniem FastAPI
• Monitorowanie oraz ciągłe doskonalenie jakości produkcyjnych systemów AI
• Implementacja mechanizmów observability i guardrails oraz rozwiązań zwiększających bezpieczeństwo i stabilność systemów AI
• Optymalizacja kosztów, wydajności oraz wykorzystania zasobów przez rozwiązania AI
• Łączenie prac badawczych i eksperymentalnych z praktycznym wdrażaniem rozwiązań do środowisk produkcyjnych

Świadczenie usług odbywa się w trybie zdalnym.