AI Engineer (LLM & Agent Systems)

140 - 145 PLN/ godz./ godz.B2BB2B (netto)

MidHybryda·WarszawaInne·B2B

#465283·Dodano 4 dni temu·4

Źródło: justjoin.it

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

Machine LearningAIRAGPythonvLLMElasticsearch SQLNoSQLCI/CD

Podsumowanie oferty

Projektowanie, rozwój i wdrażanie aplikacji AI opartych na LLM i systemach agentowych. Rola obejmuje budowę rozwiązań RAG, integracje z systemami biznesowymi oraz wdrażanie i utrzymanie rozwiązań w środowiskach produkcyjnych.

Wymagania

Minimum 5 lat doświadczenia w obszarze Machine Learning lub AI.
Udział w co najmniej 2 projektach związanych z Machine Learning/AI.
Komercyjne doświadczenie w pracy z systemami LLM/AI, w szczególności w budowie aplikacji opartych na dużych modelach językowych.
Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i implementacji rozwiązań RAG.
Doświadczenie w produkcyjnych wdrożeniach systemów AI.
Bardzo dobra znajomość Pythona oraz bibliotek i frameworków ML, takich jak PyTorch lub TensorFlow.
Doświadczenie w pracy z vLLM, szczególnie w środowiskach GPU on-premises.
Praktyczna znajomość Elasticsearch.
Doświadczenie w pracy z relacyjnymi i nierelacyjnymi bazami danych (SQL/NoSQL) oraz bazami wektorowymi, np. Milvus lub Qdrant.
Znajomość architektury sieci neuronowych, modeli Transformer oraz technik trenowania i dostrajania modeli GenAI.
Doświadczenie w budowie, optymalizacji i wdrażaniu modeli AI w środowiskach chmurowych.
Znajomość zagadnień MLOps, automatyzacji procesów ML oraz pipeline’ów CI/CD.
Doświadczenie w projektowaniu i utrzymaniu rozproszonych systemów agentowych z uwzględnieniem bezpieczeństwa, zarządzania pamięcią, kosztów i wydajności.
Praktyczna znajomość n8n, w tym projektowania workflow, integracji API i przetwarzania danych.
Umiejętność modelowania analitycznego, prognozowania i interpretacji wyników modeli.
Doświadczenie w przetwarzaniu dużych zbiorów danych oraz integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi.
Znajomość zagadnień bezpieczeństwa i etyki AI, a także regulacji takich jak AI Act i RODO.
Umiejętność przeprowadzania audytów modeli AI, raportowania wyników i formułowania rekomendacji.
Doświadczenie w mentoringu, prowadzeniu warsztatów lub dzieleniu się wiedzą z zakresu AI.

Mile widziane:

Doświadczenie w projektach AI o dużej skali biznesowej.
Certyfikat Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate lub równoważny.
Doświadczenie w rozwoju i utrzymaniu rozwiązań AI działających w środowiskach produkcyjnych o wysokich wymaganiach dotyczących wydajności, bezpieczeństwa i skalowalności.

Obowiązki

Projektowanie, rozwój i wdrażanie aplikacji wykorzystujących LLM oraz technologie GenAI.
Projektowanie i implementacja architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Budowa, rozwój i utrzymanie systemów agentowych, w tym definiowanie ról agentów, zarządzanie pamięcią oraz kontrola kosztów, wydajności i bezpieczeństwa.
Integracja rozwiązań AI z istniejącymi systemami biznesowymi, bazami danych oraz API.
Optymalizacja modeli i rozwiązań AI pod kątem wydajności, skalowalności oraz kosztów.
Wdrażanie modeli AI w środowiskach chmurowych i on-premises, w tym na infrastrukturze GPU.
Rozwój procesów MLOps, automatyzacja pipeline’ów oraz wdrażanie praktyk CI/CD.
Projektowanie i utrzymanie workflow w n8n oraz integracji służących automatyzacji procesów biznesowych.
Analiza i przetwarzanie dużych zbiorów danych oraz integracja AI z systemami klasy BI i ERP.
Weryfikacja jakości i skuteczności modeli, przeprowadzanie audytów oraz rekomendowanie kierunków rozwoju rozwiązań AI.
Wspieranie zespołów technicznych poprzez mentoring, warsztaty i transfer wiedzy.

RITS

212 aktywnych ofert

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz