AI Engineer Agentic AI

• 
  Min. 5 lat doświadczenia komercyjnego w programowaniu w języku Python,
  
• 
  Min. 2 lata doświadczenia w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań LLM, RAG lub Agentic AI w projektach produkcyjnych,
  
• 
  Znajomość frameworków takich jak Agno, LangGraph, LangChain lub LlamaIndex,
  
• 
  Doświadczenie w integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi i architekturą enterprise za pośrednictwem API,
  
• 
  Znajomość bibliotek i frameworków ML/AI, w tym PyTorch, TensorFlow oraz Hugging Face,
  
• 
  Praktyczna znajomość baz wektorowych, np. Qdrant, ChromaDB, Weaviate lub Milvus,
  
• 
  Znajomość zagadnień dotyczących embeddings, rerankingu oraz optymalizacji jakości odpowiedzi modeli,
  
• 
  Doświadczenie w tworzeniu usług backendowych z wykorzystaniem FastAPI,
  
• 
  Znajomość narzędzi do obserwowalności i ewaluacji systemów AI, takich jak Langfuse, LangSmith, Promptfoo lub DeepEval,
  
• 
  Praktyczna znajomość narzędzi Docker oraz Kubernetes lub OpenShift,
  
• 
  Znajomość zagadnień z zakresu MLOps oraz LLMOps,
  
• 
  Umiejętność projektowania architektury rozwiązań AI w środowisku enterprise oraz współpracy z zespołami biznesowymi i technicznymi.
  

Miejsce pracy: Warszawa (Hybrydowo - 1 raz w tygodniu/ 1 raz na 2 tygodnie z biura)

Start: ASAP

Forma współpracy: B2B z ITFS

Stawka: 140 - 165 PLN/h + VAT

Proces rekrutacyjny: Krótka rozmowa telefoniczna z rekruterem ITFS -> Rozmowa techniczno-projektowa z Klientem -> Decyzja

,[Projektowanie, rozwój oraz utrzymanie rozwiązań Agentic AI i systemów opartych o LLM,, Projektowanie i implementacja rozwiązań RAG oraz budowa architektur wieloagentowych przy użyciu Agno, LangGraph lub rozwiązań równoważnych,, Integracja agentów AI z systemami biznesowymi za pośrednictwem API i usług integracyjnych,, Projektowanie oraz rozwój komponentów AI w języku Python,, Rozwój i utrzymanie modeli Machine Learning wspierających rozwiązania Agentic AI,, Tworzenie mechanizmów ewaluacji, monitoringu oraz obserwowalności rozwiązań AI,, Optymalizacja jakości odpowiedzi modeli, ograniczanie halucynacji oraz rozwój mechanizmów bezpieczeństwa i kontroli AI,, Współpraca z zespołami biznesowymi, architektami oraz zespołami IT i bezpieczeństwa.] Requirements: Python, LLM, RAG, AI, LangChain, API, ML, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, FastAPI, Docker, Kubernetes, OpenShift, MLOps