Senior AI/ML Engineer – Generative AI (Azure/AWS)

Opis projektu

Dołącz do centralnego zespołu AI, którego zadaniem jest budowanie i rozwijanie wspólnych, skalowalnych rozwiązań AI/ML , wykorzystywanych przez wiele produktów z obszaru construction software.

Projekt koncentruje się przede wszystkim na Generative AI, LLM, RAG, AI Agents oraz budowaniu produkcyjnych systemów AI . Poszukujemy osoby, która potrafi przełożyć nowe możliwości technologiczne na stabilne, mierzalne i skalowalne rozwiązania produkcyjne. Dużym atutem będzie doświadczenie zarówno w GenAI/LLM, jak i klasycznym Machine Learning , a także praktyczna znajomość Azure i/lub AWS .

Kogo szukamy?

Szukamy Senior AI/ML Engineera z mocnym doświadczeniem w Generative AI , który nie ogranicza się do eksperymentów i proof-of-conceptów, ale potrafi budować skalowalne, produkcyjne systemy AI . Idealny kandydat łączy:

GenAI + LLM + RAG/Agents + Python + Cloud (Azure/AWS) + solidne software engineering. Dodatkowym atutem będzie doświadczenie w Machine Learning oraz w budowaniu wspólnych platform i komponentów AI dla wielu produktów.

Daily tasks

• Projektowanie, implementacja i rozwój produkcyjnych rozwiązań Generative AI, w tym systemów opartych o LLM.
• Budowanie RAG pipelines, tool use, orchestration layers oraz agentic workflows.
• Tworzenie współdzielonych komponentów AI, reusable services oraz narzędzi możliwych do wykorzystania w wielu produktach.
• Projektowanie end-to-end systemów AI obejmujących API, application services, data pipelines, retrieval layers, evaluation workflows oraz cloud infrastructure.
• Tworzenie specyfikacji technicznych, definicji interfejsów, workflow contracts oraz innych artefaktów wspierających efektywne tworzenie rozwiązań AI.
• Projektowanie i wdrażanie evaluation-driven development dla systemów AI, z uwzględnieniem m.in. jakości, niezawodności, latency, kosztów i poziomu grounding.
• Współpraca z zespołami produktowymi przy identyfikacji możliwości wykorzystania wspólnych rozwiązań AI.
• Wprowadzanie i rozwijanie praktyk AI-native engineering, w tym Spec-Driven Development, AI-assisted development, automatyzacji testów oraz intelligent engineering agents.
• Dbanie o niezawodność, obserwowalność, bezpieczeństwo, governance i responsible AI.
• Szybkie prototypowanie oraz walidowanie nowych technologii i podejść z obszaru AI.
• Wspieranie innych inżynierów poprzez code review, współpracę techniczną i dzielenie się wiedzą.
• Ścisła współpraca z AI Product Managerem/PO, engineeringiem oraz biznesem w celu wyboru rozwiązań odpowiadających potrzebom biznesowym.

Requirements

5+ lat doświadczenia w software engineering, w tym doświadczenie w tworzeniu produkcyjnych systemów AI lub data-intensive systems.

Bardzo dobra znajomość Python .

Praktyczne doświadczenie z Generative AI .

Bardzo dobra znajomość LLM oraz praktycznego wykorzystania: RAG,

embeddings/retrieval,

tool use,

AI agents,

orchestration,

prompt engineering.

Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu end-to-end AI systems .

Znajomość Azure i/lub AWS .

Umiejętność projektowania rozwiązań produkcyjnych z uwzględnieniem jakości, niezawodności, kosztów, latency i maintainability.

Doświadczenie w pracy z systemami AI od etapu prototypowania aż po production rollout i dalszy rozwój .

Umiejętność pracy w środowisku agile i współpracy cross-functional.

Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i umiejętność przekładania złożonych zagadnień technicznych na konkretne decyzje biznesowe i produktowe.

Mile widziane Doświadczenie w klasycznym Machine Learning / ML engineering .

Praktyczna znajomość zarówno Azure, jak i AWS .

Doświadczenie z AI-assisted software development .

Znajomość Spec-Driven Development .

Doświadczenie w budowaniu automated evaluation/testing dla systemów GenAI.

Doświadczenie z observability, governance, security i responsible AI.

Doświadczenie w projektowaniu reusable/shared AI capabilities wykorzystywanych przez wiele zespołów lub produktów.

Doświadczenie w mentoringu i podnoszeniu standardów technicznych w zespole.

Wykształcenie wyższe: Computer Science, Software Engineering, Artificial Intelligence lub kierunki pokrewne; równoważne doświadczenie zawodowe również będzie brane pod uwagę.

Must have: Python, GenAI, LLM, RAG, Embedding, Retrieval, Tool use, AI agents, Orchestration, Prompt engineering, end-to-end AI Systems, Azure, AWS, Communication skills

Nice to have: Machine learning, ML Engineering, AI-assisted software development, Spec-Driven Development, Automated evaluation, Test systemów GenAI, Observability, Governance, Security, Responsible AI, reusable/shared AI capabilities