AI Developer (Python / RAG / GenAI)

Zakres obowiązków

• Projektowanie i rozwój rozwiązań AI opartych na architekturze RAG, wykorzystujących modele LLM oraz korporacyjne źródła wiedzy.
• Budowanie pipeline'ów do przetwarzania dokumentów, obejmujących ingestion, parsing, chunking, embedding, indexing, retrieval, re-ranking i generowanie odpowiedzi.
• Integracja modeli LLM z bazami wektorowymi, usługami wyszukiwania, API oraz systemami enterprise.
• Optymalizacja promptów, strategii wyszukiwania i zarządzania kontekstem w celu poprawy jakości odpowiedzi oraz ograniczenia halucynacji modeli.
• Implementacja mechanizmów ewaluacji i monitorowania jakości wyszukiwania, trafności odpowiedzi, zgodności ze źródłami, czasu odpowiedzi oraz kosztów.
• Rozwój skalowalnych usług backendowych i API w Pythonie.
• Implementacja mechanizmów bezpieczeństwa, autoryzacji, cytowania oraz identyfikowalności źródeł informacji.
• Współpraca z zespołami architektury, inżynierii, DevOps/MLOps oraz biznesem przy testowaniu, wdrażaniu i doskonaleniu rozwiązań.

Wymagania

• Bardzo dobra znajomość Python oraz doświadczenie w tworzeniu produkcyjnych aplikacji backendowych i usług AI.
• Praktyczne doświadczenie z Generative AI i Large Language Models (LLM), w tym prompt engineering, context management i structured outputs.
• Doświadczenie w projektowaniu i implementacji rozwiązań RAG.
• Dobra znajomość całego procesu RAG: przetwarzania dokumentów, chunkingu, embeddingów, indeksowania, wyszukiwania, re-rankingu i generowania odpowiedzi.
• Doświadczenie z co najmniej jedną platformą lub API LLM, np. Azure OpenAI, OpenAI API, AWS Bedrock lub Google Vertex AI.
• Znajomość frameworków do orkiestracji rozwiązań AI, np. LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel lub podobnych.
• Doświadczenie z bazami wektorowymi i wyszukiwaniem semantycznym, np. Azure AI Search, PostgreSQL/pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Elasticsearch lub OpenSearch.
• Znajomość Git, testów automatycznych i nowoczesnych praktyk wytwarzania oprogramowania.
• Praktyczna znajomość Docker i konteneryzacji aplikacji.
• Doświadczenie z pipeline'ami CI/CD oraz wdrażaniem aplikacji w środowiskach chmurowych.
• Język angielski na poziomie B2/C1 – wymagany.

Tech stack

• Python
• AI
• LLM
• RAG
• CA
• API
• Azure
• OpenAI
• AWS
• LangChain
• PostgreSQL
• Elasticsearch
• Git
• Docker
• CI/CD