AI Engineer - Agentic AI

Brak informacji o wynagrodzeniu

MidHybryda·WarszawaInne·B2B

#476129·Dodano 7 dni temu·0

Źródło: justjoin.it

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

Python LLMRAGALMLOpsLLMopsAgnoLanggraph

Podsumowanie oferty

Projektowanie i rozwój produkcyjnych rozwiązań Agentic AI wspierających procesy biznesowe Banku, w tym systemów opartych o LLM i RAG. Praca obejmuje budowę architektur wieloagentowych oraz komponentów AI w Pythonie, z wykorzystaniem m.in. Agno i LangGraph.

Wymagania

Minimum 5 lat komercyjnego doświadczenia w programowaniu w Pythonie.
Minimum 2 lata doświadczenia w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań LLM, RAG lub Agentic AI.
Praktyczne doświadczenie w projektach produkcyjnych związanych z AI.
Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z architekturą enterprise oraz systemami biznesowymi za pośrednictwem API.
Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych o LLM, budowie RAG oraz projektowaniu i implementacji rozwiązań Agentic AI.
Znajomość frameworków takich jak Agno, LangGraph, LangChain, LlamaIndex lub równoważnych.
Znajomość bibliotek i frameworków ML/AI, w szczególności PyTorch, TensorFlow oraz Hugging Face.
Praktyczna znajomość baz wektorowych, takich jak Qdrant, ChromaDB, Weaviate, Milvus lub równoważnych.
Znajomość zagadnień związanych z embeddings, rerankingiem i optymalizacją jakości odpowiedzi modeli.
Doświadczenie w budowie usług backendowych z wykorzystaniem FastAPI.
Znajomość zagadnień obserwowalności i ewaluacji systemów AI, np. Langfuse, LangSmith, Promptfoo lub DeepEval.
Znajomość Docker oraz Kubernetes/OpenShift.
Znajomość zagadnień MLOps i LLMOps.
Umiejętność projektowania architektury rozwiązań AI w środowisku enterprise.
Umiejętność współpracy z biznesem i zespołami technicznymi.

Mile widziane:

Doświadczenie w sektorze finansowym, bankowym lub innym środowisku regulowanym.

Obowiązki

Projektowanie, rozwój i utrzymanie rozwiązań Agentic AI wykorzystywanych w procesach biznesowych Banku.
Budowa, rozwój i utrzymanie systemów opartych o LLM.
Projektowanie i implementacja rozwiązań RAG.
Budowa architektur wieloagentowych z wykorzystaniem Agno, LangGraph lub rozwiązań równoważnych.
Integracja agentów AI z systemami biznesowymi Banku poprzez API i usługi integracyjne.
Projektowanie i rozwój komponentów AI w Pythonie.
Rozwój i utrzymanie modeli Machine Learning wspierających rozwiązania Agentic AI.
Tworzenie mechanizmów ewaluacji, monitoringu i obserwowalności rozwiązań AI.
Optymalizacja jakości odpowiedzi modeli, ograniczanie halucynacji oraz rozwój mechanizmów bezpieczeństwa i kontroli AI.
Współpraca z zespołami biznesowymi, architektami, zespołami IT i bezpieczeństwa przy wdrażaniu rozwiązań AI.
Projektowanie i wdrażanie produkcyjnych rozwiązań Agentic AI zgodnie z wymaganiami biznesowymi oraz rozwój i utrzymanie agentów wspierających procesy biznesowe Banku.
Budowa i rozwój platformy Agentic AI opartej o Agno.
Dostarczanie rozwiązań RAG zapewniających bezpieczny i efektywny dostęp do wiedzy organizacyjnej.
Zapewnienie wysokiej jakości, stabilności i obserwowalności wdrażanych rozwiązań AI.
Rozwój komponentów Machine Learning oraz integracja ich z rozwiązaniami Agentic AI i LLM.
Optymalizacja efektywności, kosztów i jakości działania rozwiązań opartych o AI.

Benefity

Opcjonalny pakiet Luxmed i Kafeteria MyBenefit na preferencyjnych warunkach.

Opieka zdrowotna

PKO BP Finat sp. z o.o.

56 aktywnych ofert

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz