Must have

• Python

• Azure

• RAG

• LANGCHAIN

• AI

• English (B2)

• Polish (B2)

Requirements description

Original text.  Show translation

Poszukiwane kompetencje:

• Wykształcenie wyższe informatyczne lub pokrewne np.: data science, matematyka, ekonometria, metody ilościowe
• Ponad 2-letnie doświadczenie w roli inżyniera AI we wdrażaniu komercyjnych lub naukowych projektów wykorzystujących usługi LLM
• Doswiadczenie z wdrażaniem Agentow AI
• Dobra znajomość środowiska Azure
• Bardzo dobra znajomość języka Python
• Dobra znajomość technik RAG, prompt engineering, używania LLM oraz ich implementacji w Python
• Podstawowa znajomość zagadnień przetwarzania języka naturalnego (NLP)
• Znajomość dobrych praktyk programistycznych (Code review, Gitlab, CI/CD)
• Dobra komunikacja, umiejętność prowadzenie rozmów z odbiorcą biznesowym
• Dobra znajomość języka angielskiego

Mile widziane:

• Doświadczenie w obszarze doradztwa i consultingu
• Doświadczenie we wdrażaniu projektów data science/AI od startu do uruchomienia produkcyjnego
• Znajomość Azure Databricks
• Znajomość PyTorch, TensorFlow
• Doświadczenie w operacjonalizacji modeli
• Certyfikaty potwierdzające posiadane umiejętności

Offer description

Original text.  Show translation

Stos Technologiczny

• Open source: Python, Langchain, LangGraph, Streamlit, MLFlow
• Azure: OpenAI, Document Intelligence, AI Search, App Service, Functions, DevOps, Databricks
• Sharepoint

Oferujemy:

• Udział w zróżnicowanych i zaawansowanych technologicznie projektach GenAI
• Nowoczesny stack technologiczny i otwartość na wdrażanie nowych rozwiązań
• Pracę w dedykowanym zespole Data Science/AI
• Prywatna opieka medyczna i karta sportowa
• Elastyczny czas pracy i możliwość 100% pracy zdalnej
• Spotkania integracyjne oraz niezapomniane imprezy firmowe

Your responsibilities

Original text.  Show translation

1. Projektowanie i implementacja rozwiązań z obszaru GenAI
2. W szczególności budowa rozwiązań typu RAG (m.in. z użyciem Langchain) z wykorzystaniem gotowych modeli/usług LLM
3. Prototypowanie aplikacji typu asystent AI dla użytkowników biznesowych (m.in. w oparciu o Streamlit)
4. Development i deployment rozwiązań o charakterze produkcyjnym
5. Bliska współpraca z klientem, analiza procesów, zbieranie wymagań
6. Praca na projektach analitycznych i konsultingowych

show all (9)