AI Engineer (Python / AWS / RAG)

Dołączysz do zespołu budującego rozwiązania z obszaru Generative AI w ramach inicjatywy AI Center of Excellence (CoE) u naszego klienta. Projekt koncentruje się na tworzeniu workflow opartych o GenAI oraz architektury agentów, automatyzujących pracę z nieustrukturyzowanymi danymi (np. e-maile, dokumenty czy strony internetowe). Rozwiązania rozwijane są w środowisku AWS oraz Microsoft 365, z wykorzystaniem nowoczesnych platform i bibliotek GenAI.

• Minimum 10 lat doświadczenia w software engineering
• Minimum 2–3 lata doświadczenia w projektach Generative AI
• Bardzo dobra znajomość Python
• Doświadczenie w pracy z LLM APIs (np. OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Anthropic)
• Doświadczenie w:
  • prompt engineering
  • konstruowaniu kontekstu dla modeli LLM
  • strategiach grounding
• Praktyczna znajomość Retrieval Augmented Generation (RAG) oraz pracy z dokumentami nieustrukturyzowanymi (PDF, e-maile, dokumenty Office, strony internetowe)
• Doświadczenie w budowaniu REST API oraz integracji systemów
• Doświadczenie z AWS, w szczególności: Lambda, Bedrock, Step Functions, API Gateway, IAM
• Doświadczenie z narzędziami monitoringu i obserwowalności dla GenAI (np. LangSmith, Dynatrace, CloudWatch)
• Znajomość zagadnień związanych z AI governance, bezpieczeństwem danych i prywatnością
• Doskonałe umiejętności komunikacyjne w języku polskim oraz angielskim

Nice to have:

• doświadczenie w Model Context Protocol (MCP) lub Google A2A
• doświadczenie w Microsoft Copilot extensibility
• doświadczenie w Intelligent Document Processing / OCR
• doświadczenie w klasycznym Machine Learning

• Projektowanie i rozwijanie rozwiązań Generative AI w oparciu o:
  • prompt engineering
  • context engineering
  • architekturę Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Budowanie agentów AI oraz interoperacyjnych workflowów agentowych
• Tworzenie pipeline’ów przetwarzających dane nieustrukturyzowane (np. e-maile, dokumenty, strony internetowe)
• Integracja modeli AI z systemami wewnętrznymi i zewnętrznymi poprzez API
• Budowanie komponentów i usług AI wielokrotnego użytku
• Projektowanie oraz implementacja frameworków do testowania modeli LLM
• Tworzenie zestawów testów wykrywających degradację jakości modeli lub zmianę działania promptów
• Zapewnienie bezpieczeństwa rozwiązań AI (ochrona przed prompt injection, jailbreakami itp.)
• Współpraca z zespołem AI Center of Excellence w zakresie architektury, skalowalności i governance AI
• Dokumentowanie rozwiązań oraz przygotowywanie user stories w środowisku Agile