Senior AI/ML Engineer – Generative AI Azure/AWS

• 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.

• 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.

,[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: Python, GenAI, LLM, RAG, Embedding, Retrieval, Tool use, AI agents, Orchestration, Prompt engineering, end-to-end AI Systems, Azure, AWS, Communication skills, 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 Additionally: Private healthcare, Sport subscription.