Architekt LLM

Brak informacji o wynagrodzeniu

SeniorHybryda·BiałystokFull-time

#468103·Dodano 2 dni temu·1

Źródło: NASK

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

LLMRAGAgentic AIPLLuMMistralLLaMAevent drivenmodel gatewayvector databasesNLP

Podsumowanie oferty

Projektowanie systemów opartych o LLM wspierających procesy publiczne, w tym rozwiązań RAG i agentów. Rola obejmuje dobór modeli, definiowanie standardów architektonicznych oraz integrację modeli z systemami organizacji.

Wymagania

Wykształcenie wyższe w obszarze informatyki, AI, data science lub kierunków pokrewnych.
Wieloletnie doświadczenie w projektowaniu architektury systemów opartych o sztuczną inteligencję.
Doświadczenie w pracy w roli architekta technicznego lub lidera architektury.
Doświadczenie w projektowaniu architektury Agentic AI Factory (wielu agentów, role, orkiestracja, narzędzia).
Umiejętność definiowania wzorców architektonicznych dla systemów agentowych (task decomposition, planowanie, tool use).
Znajomość architektur event driven i systemów asynchronicznych.
Doświadczenie w projektowaniu skalowalnych i audytowalnych systemów AI.
Praktyczne doświadczenie w integracji i produkcyjnym wykorzystaniu modeli LLM (np. PLLuM, Mistral, LLaMA, modele komercyjne i open source).
Umiejętność wyboru modeli pod kątem jakości, kosztów, bezpieczeństwa i zgodności regulacyjnej.
Doświadczenie w abstrakcji warstwy modelu (model gateway, routing, fallback, ensemble).
Znajomość inferencji, optymalizacji kosztów i wydajności (batching, caching, context window management).
Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu agent runtime.
Znajomość mechanizmów state management, pamięci agentów oraz narzędzi (tools, plugins).
Umiejętność projektowania architektury umożliwiającej monitoring, logging i traceability działań agentów.
Głębokie zrozumienie architektur Retrieval Augmented Generation (RAG).
Doświadczenie w pracy z wektorowymi bazami danych oraz repozytoriami wiedzy.

Obowiązki

Projektowanie systemów opartych o LLM ( RAG, agenci), dobór modeli i definiowanie standardów architektonicznych.
Łączenie LLM z systemami organizacji oraz budowa pipeline’ów (embeddingi, wyszukiwanie, przetwarzanie kontekstu).
Optymalizacja promptów, zarządzanie danymi oraz wdrażanie mechanizmów kontroli jakości i zabezpieczeń (np. guardrails, compliance).
Monitorowanie działania, optymalizacja kosztów i wydajności oraz współpraca z zespołami technicznymi i biznesem.

Benefity

Premie

NASK

94 aktywne oferty

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz