Senior AI Engineer

W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Jesteśmy firmą, która wykorzystuje szerokie spektrum usług IT, żeby pomagać klientom.

Obszary naszego działania to m.in.: doradztwo technologiczne, tworzenie oprogramowania, systemy wbudowane, rozwiązania chmurowe, zarządzanie danymi, dedykowane zespoły developerskie.

• bardzo dobre umiejętności programowania w Pythonie oraz doświadczenie w budowie produkcyjnych usług backendowych i API
• doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu aplikacji opartych na LLM w środowisku produkcyjnym
• znajomość inżynierii promptów, ustrukturyzowanych odpowiedzi, zarządzania kontekstem i tool calling
• doświadczenie z integracją modeli bazowych i platform LLM takich jak Azure OpenAI, OpenAI lub Bedrock
• kompetencje w obszarach projektowania API, testowania, wdrażania, obserwowalności, ewaluacji i obsługi awarii
• rozumienie kwestii bezpieczeństwa i niezawodności systemów AI, w tym guardrails, wzorców fallback i walidacji wyjść
• pragmatyczne podejście do rozwiązywania złożonych, realnych problemów przy użyciu czystych i łatwych w utrzymaniu rozwiązań

Nice to have:

• znajomość Java, Kotlin, LangChain, MCP, RAG

• projektowanie, budowanie i utrzymywanie aplikacji AI
• tworzenie usług backendowych oraz API integrujących duże modele językowe (LLM) z procesami biznesowymi, ze szczególnym naciskiem na niezawodność, bezpieczeństwo, obserwowalność i łatwość utrzymania
• budowanie i utrzymywanie produkcyjnych usług AI oraz aplikacji backendowych w Pythonie
• projektowanie i implementacja workflowów opartych na LLM, w tym: projektowanie promptów, zarządzanie kontekstem, ustrukturyzowane odpowiedzi i wywoływanie narzędzi
• definiowanie solidnych kontraktów dla API i wyjść generowanych przez AI
• testowanie, ewaluacja i ciągłe ulepszanie usług AI poprzez testy automatyczne, iterację promptów i mierzalne metody oceny
• implementacja mechanizmów bezpieczeństwa i niezawodności, takich jak walidacja, guardrails, mechanizmy fallback i obsługa błędów
• monitorowanie i usprawnianie systemów produkcyjnych za pomocą logów, metryk, trace’ów oraz narzędzi obserwowalności AI
• współpraca z inżynierami, product ownerami i interesariuszami domenowymi w celu przekształcania niejednoznacznych przypadków użycia w gotowe rozwiązania produkcyjne

Praca 100% zdalna.