Tech Lead AI

🏢 Summary: Senior GenAI Engineer role focused on designing and implementing enterprise-grade AI solutions based on LLMs, Agentic AI, and Generative AI. The position involves building end-to-end AI architectures, developing AI/ML pipelines, and integrating intelligent systems with cloud and business platforms. The role also covers MLOps practices and advanced NLP-based solutions including RAG architectures. 🗂️ Requirements: Minimum 3 years experience in Data Science / Machine Learning / Artificial Intelligence, Commercial experience with Generative AI, LLMs or Agentic AI, Very good knowledge of Python, Experience with TensorFlow or PyTorch, Experience with Pandas and Scikit-Learn, Experience with at least one agent framework: LangChain, LangGraph, AutoGen or Semantic Kernel, Knowledge of NLP: tokenization, embeddings, semantic search, RAG architectures, Experience with Azure, AWS or GCP, Knowledge of SDLC 📃 Skills: Python, LLMs, GenerativeAI, AgenticAI, TensorFlow, PyTorch, Pandas, ScikitLearn, LangChain, LangGraph, AutoGen, SemanticKernel, NLP, Tokenization, Embeddings, SemanticSearch, RAG, Azure, AWS, GCP, MLOps, CICD, SDLC 🏢 Description: Poszukujemy doświadczonego Senior GenAI Engineera, który będzie odpowiedzialny za projektowanie i wdrażanie nowoczesnych rozwiązań opartych o LLMs, Agentic AI oraz architektury AI enterprise-grade. Zakres obowiązków Projektowanie i rozwój rozwiązań opartych o: Generative AI / Large Language Models (LLMs) / Agentic AI NLP / intelligent automation oraz AI copilots Tworzenie i wdrażanie architektur AI end-to-end Budowa rozwiązań z wykorzystaniem: LangChain / LangGraph / AutoGen / Semantic Kernel oraz innych frameworków agentowych Implementacja i optymalizacja pipeline’ów AI/ML Rozwój praktyk MLOps: CI/CD / monitoring modeli / deployment / observability Integracja modeli AI z rozwiązaniami biznesowymi i platformami cloud Współpraca z zespołami developerskimi, DevOps oraz biznesowymi Rozwijanie nowych podejść i innowacyjnych rozwiązań AI dla klientów enterprise Wymagania Min. 3 lata doświadczenia w obszarze: Data Science / Machine Learning / Artificial Intelligence Doświadczenie komercyjne w obszarze: Generative AI / LLMs / Agentic AI Bardzo dobra znajomość Python Znajomość frameworków: TensorFlow / PyTorch / Pandas / Scikit-Learn Doświadczenie z przynajmniej jednym frameworkiem: LangChain / LangGraph AutoGen / Semantic Kernel lub podobnym Znajomość NLP: tokenization / embeddings / semantic search / RAG architectures Doświadczenie z Azure, AWS lub GCP Znajomość SDLC Bardzo dobra znajomość języka angielskiego Nice to have Doświadczenie w sektorze automotive i/lub financial services Znajomość: Docker / Kubernetes / Git / Azure DevOps Doświadczenie w MLOps i monitoringu modeli AI Znajomość Trusted / Responsible AI Język niemiecki lub francuski

🏢 Summary: Offer for an AI Engineer responsible for designing and developing AI applications in Python, including LLM-based and GenAI solutions, and deploying them in cloud environments. The role involves building REST APIs, integrating AI solutions with business systems, and managing AI models and chatbots. Hybrid work model with a 6-month project and possible extension. 🗂️ Requirements: Minimum 2–3 years of experience in similar role, Strong Python proficiency, Experience with LLM-based conversational applications, Experience with FastAPI and REST API development, Knowledge of SQLAlchemy and relational mapping, Experience with Alembic and database migrations, Asynchronous programming with asyncio, Experience with AI orchestration tools, Cloud deployment experience, API integration skills 📃 Skills: Python, Langchain, LangGraph, FastAPI, Pydantic, NumPy, Pandas, SQLAlchemy, Alembic, asyncio, Chainlit, n8n, Langflow, Kore.ai, LLM, Docker, Kubernetes, OAuth2, PostgreSQL, Redis, SQL 🏢 Description: Twój zakres obowiązków Projektowanie i tworzenie aplikacji AI w języku Python, w tym rozwiązań opartych na modelach językowych i bibliotekach GenAI, wdrażanie, zarządzanie i monitorowanie modeli AI, chatbotów oraz innych aplikacji w środowiskach chmurowych, integracja rozwiązań AI z systemami biznesowymi poprzez API, śledzenie najnowszych trendów w obszarze sztucznej inteligencji i technologii chmurowych, współpraca z zespołami biznesowymi i IT w celu dostarczania innowacyjnych rozwiązań. Wymagania Minimum 2-3 letnie doświadczenie w tej lub podobnej roli, bardzo dobra znajomość Python (Langchain, LangGraph, FastAPI, Pydantic, NumPy, Pandas), praktyczna znajomość narzędzi do orkiestracji AI i automatyzacji workflow (np. n8n, Langflow, Kore.ai), FastAPI - budowanie REST API, routing, dependency injection, middleware, SQLAlchemy - ORM, mapowanie relacyjne, Alembic - migracje baz danych, zarządzanie schematem, asyncio - programowanie asynchroniczne, chainlit,· doświadczenie w tworzeniu aplikacji konwersacyjnych opartych na LLM, myślenie analityczne i umiejętność interpretacji danych, skuteczna komunikacja – tłumaczenie złożonych zagadnień technicznych w sposób zrozumiały dla osób nietechnicznych, umiejętność pracy zespołowej i adaptacji do zmieniających się warunków. Mile widziane Znajomość Docker/Kubernetes, Domain-Driven Design (DDD) – agragaty, repozytoria, serwisy, OAuth2, wiedza z zakresu baz danych SQL, PostgreSQL, Redis. Praca hybrydowa, minimum 1 dzień w miesiącu w biurze w Warszawie Start: ASAP

🏢 Summary: B2B role for an AI Agent Engineer to design and develop production-grade AI agent workflows using LLMs and orchestration tools, with strong focus on reliability, performance, and voice integration. The position involves building and optimizing agent logic, guardrails, evaluation frameworks, and system integrations in a greenfield AI-native environment. High impact on architecture and end-to-end ownership of AI solutions. 🗂️ Requirements: Minimum 4 years of production experience with Python, Strong experience with asynchronous programming and concurrency (asyncio, race conditions), Hands-on experience with LLMs (function calling, prompt engineering, error analysis), Experience designing AI reliability mechanisms (guardrails, validation, flow control), Practical experience with Pydantic v2, Experience testing non-deterministic systems (scenario testing, quality metrics), Experience with AI development tools (Claude Code, Cursor, Copilot) 📃 Skills: Python, asyncio, LLM, LangGraph, Pydantic, YAML, HTTP, SSE, LiveKit, Datadog, LangSmith, STT, TTS, VAD, Deepgram, Whisper, ElevenLabs, MCP, OpenTelemetry, DeepEval, Docker, Kubernetes, AWS 🏢 Description: Be in IT to firma rekrutacyjna, wyspecjalizowana w poszukiwaniu Specjalistów z branży technologii informatycznych. Obecnie, dla naszego klienta, poszukujemy osoby na stanowisko: AI Agent Engineer Zakres obowiązków: Projektowanie i rozwój workflow agentów AI w oparciu o LangGraph (StateGraph). Budowa i optymalizacja logiki przejść, stanów oraz ścieżek decyzyjnych. Implementacja guardraili zapewniających poprawne działanie LLM (wykrywanie halucynacji, błędów, braków w sekwencji). Tworzenie narzędzi wywoływanych przez LLM (async Python + Pydantic, retry logic, obsługa błędów). Projektowanie i utrzymanie promptów oraz szablonów YAML z dynamicznym kontekstem. Rozwój i utrzymanie frameworka ewaluacyjnego (testy scenariuszowe, metryki jakości). Integracja systemów poprzez MCP (HTTP/SSE, LiveKit RPC). Monitorowanie i optymalizacja wydajności (Datadog, LangSmith, latency <500 ms p95). Współpraca przy rozwoju voice pipeline (STT, TTS, VAD, echo detection). Debugowanie i poprawa zachowania agentów w środowisku produkcyjnym. Oczekujemy: Minimum 4 lata doświadczenia w Pythonie (środowisko produkcyjne). Bardzo dobra znajomość programowania asynchronicznego (asyncio, race conditions, concurrency). Doświadczenie w pracy z LLM (function calling, prompt engineering, analiza błędów). Umiejętność projektowania systemów zapewniających niezawodność AI (guardrails, walidacja, kontrola przepływu). Praktyczna znajomość Pydantic v2. Doświadczenie w testowaniu systemów niedeterministycznych (testy scenariuszowe, metryki jakości). Doświadczenie w pracy z narzędziami AI (np. Claude Code, Cursor, Copilot). Samodzielność i ownership — prowadzenie rozwiązań od projektu do wdrożenia. Mile widziane: LangGraph lub podobne narzędzia orkiestracji. Doświadczenie z Voice AI (np. Deepgram, Whisper, ElevenLabs). Znajomość MCP (Model Context Protocol). Praca z Datadog, LangSmith, OpenTelemetry. DeepEval lub inne frameworki ewaluacyjne. Docker, Kubernetes, AWS. Doświadczenie w startupie. Oferujemy: Długotrwałą współpracę na zasadach B2B - stawka 60-80USD/h. Pracę przy zaawansowanym, produkcyjnym systemie agentów AI (voice + LLM + orchestration). Realny wpływ na architekturę i rozwój produktu od podstaw (greenfield). Środowisko AI-native — praca z wykorzystaniem agentów AI w codziennym developmentcie. Dużą autonomię i odpowiedzialność za rozwiązania end-to-end. Możliwość rozwiązywania złożonych problemów (LLM reliability, real-time systems, orchestration). Współpracę z doświadczonym zespołem technologicznym.

🏢 Summary: Oferta dotyczy długoterminowej pracy jako AI Engineer lub Senior AI Engineer przy budowie i skalowaniu rozwiązań opartych o Generative AI, LLM oraz AI Agents. Rola obejmuje projektowanie architektury AI, implementację RAG, rozwój API i pipeline’ów MLOps oraz integrację modeli AI z systemami biznesowymi. Praca odbywa się głównie zdalnie w modelu B2B lub UoP, w niewielkim zespole realizującym projekty produkcyjne. 🗂️ Requirements: Minimum 3 lata doświadczenia komercyjnego jako AI Engineer, ML Engineer lub pokrewna rola, Bardzo dobra znajomość Python, Znajomość LangChain, LangGraph, LlamaIndex lub podobnych frameworków, Doświadczenie z rozwiązaniami RAG, Znajomość baz wektorowych, Umiejętność projektowania i budowy REST API, Doświadczenie z Docker, Doświadczenie z AWS, Azure lub GCP, Znajomość Git, Znajomość dobrych praktyk Software Engineering, Umiejętność pracy w Agile, Język angielski na poziomie minimum B2+/C1- 📃 Skills: Python, LLM, OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama, LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, RAG, FastAPI, Docker, Kubernetes, AWS, Azure, GCP, PyTorch, HuggingFace, MLflow, Airflow, Redis, PostgreSQL, LlamaIndex, Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, ChromaDB, REST, Git, Agile, SemanticKernel, MCP, LoRA, QLoRA, CI/CD, MLOps, vLLM, Ollama, TGI 🏢 Description: W ITLT pomagamy naszym partnerom budować rozwiązania, które jeszcze kilka lat temu wydawały się niemożliwe. Pracujemy z organizacjami rozwijającymi produkty oparte o Generative AI, LLM, AI Agents oraz nowoczesne platformy Machine Learning. Współtworzymy rozwiązania od fazy Proof of Concept, przez produkcyjne wdrożenia, aż po skalowanie środowisk AI obsługujących tysiące użytkowników Aktualnie poszukujemy osób na stanowisko: AI Engineer i Senior AI Engineer Konkrety: Forma współpracy: B2B lub UoP. Jesteśmy w pełni otwarci na Twoją propozycję - wystarczy wpisać odpowiednią kwotę w formularzu aplikacyjnym Miejsce pracy: Zapewniamy dużą swobodę pracy zdalnej, przy czym zapraszamy od czasu do czasu do naszego warszawskiego biura Wymiar pracy: Full-time Zespół: 6-8os. Proces rekrutacji: 1-etapowy (spotkanie zdalne via MS Teams). Sporadycznie możliwe dodatkowe krótkie spotkanie - połączone z decyzją Szacowany czas trwania projektu: Długoterminowy/bezterminowy Tematy na projekcie: Python, LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama), LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, RAG, Vector Databases, FastAPI, Docker, Kubernetes, AWS, Azure, GCP, PyTorch, Hugging Face, MLflow, Airflow, Redis, PostgreSQL Do Twoich głównych obowiązków na tym stanowisku należeć będzie: Budowa i rozwój aplikacji opartych o Generative AI Tworzenie agentów AI wspierających procesy biznesowe Projektowanie architektury rozwiązań LLM Implementacja RAG oraz integracja z bazami wektorowymi Fine-tuning i optymalizacja modeli Integracja modeli AI z istniejącymi systemami Budowa API oraz mikroserwisów wspierających rozwiązania AI Rozwój pipeline'ów Machine Learning i MLOps Optymalizacja kosztów oraz wydajności rozwiązań AI Współpraca z zespołami Data Science, Software Engineering oraz Cloud Ta oferta będzie idealna dla Ciebie, jeśli posiadasz: Minimum 3 lata doświadczenia komercyjnego jako AI Engineer, ML Engineer lub pokrewnej roli Bardzo dobrą znajomość Pythona Praktyczną znajomość frameworków takich jak LangChain, LangGraph, LlamaIndex lub podobnych Doświadczenie z rozwiązaniami RAG Znajomość baz wektorowych (Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, ChromaDB) Umiejętność projektowania i budowy REST API Doświadczenie z Docker oraz środowiskami Cloud (AWS, Azure lub GCP) Znajomość Git oraz dobrych praktyk Software Engineering Umiejętność pracy w środowisku Agile Język angielski (przynajmniej na poziomie B2+/C1- Mile widziana znajomość: AI Agents (CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel) MCP (Model Context Protocol) Fine-tuning modeli Open Source LoRA / QLoRA Hugging Face PyTorch Kubernetes CI/CD MLOps Prompt Engineering Observability dla systemów AI Znajomość inferencji modeli lokalnych (vLLM, Ollama, TGI) Warto do nas dołączyć, ponieważ oferujemy: Dużą swobodę pracy zdalnej Długofalowe stabilne zatrudnienie Szansę na uczestniczenie w kluczowych projektach dla dużej firmy działającej w bardzo stabilnym sektorze Atrakcyjne wynagrodzenie (adekwatne do umiejętności i doświadczenia) Benefity (Lux Med, MultiSport...) W razie pytań pingnij śmiało na Linkedin'ie do Kuby

🏢 Summary: Senior Python / AI Engineer role focused on designing and scaling high-availability AI systems that combine local LLMs, real-time video analysis and advanced voice solutions. The position involves technical ownership of backend architecture, orchestration of language models and building complex AI pipelines for production environments. You will optimize inference performance and ensure scalability of AI systems deployed in containerized infrastructure. 🗂️ Requirements: 5+ years of commercial experience as Software Engineer, 3+ years of hands-on experience in computer vision, voice systems (real-time ASR/TTS) or machine learning, Very strong Python skills, Advanced experience in backend architecture and production systems (REST, AsyncAPI), Proven experience with language models (API and local), Experience with LangChain or LangGraph, Experience with Docker and containerized environments 📃 Skills: Python, Backend, REST, AsyncAPI, LLM, LangChain, LangGraph, Docker, ComputerVision, MachineLearning, ASR, TTS, vLLM, Ollama, MLOps, MLflow, Weights&Biases, AWS, GCP, Azure, SIP, WebRTC, RealTime 🏢 Description: Minimalne kwalifikacje: 5 lat doświadczenia komercyjnego na stanowisku Inżyniera Oprogramowania. 3 lata praktycznego doświadczenia w co najmniej jednym z obszarów: computer vision (detekcja, analiza wideo), systemy voice (przetwarzanie w czasie rzeczywistym, ASR/TTS) lub machine learning (modele predykcyjne). Bardzo dobra znajomość języka Python oraz zaawansowane doświadczenie w architekturze backendu i projektach produkcyjnych (REST/async API). Udokumentowane doświadczenie w pracy z modelami językowymi (API oraz modele lokalne) i frameworkami LangChain / LangGraph. Doświadczenie w pracy z infrastrukturą kontenerową (Docker). Preferowane kwalifikacje: Zrozumienie i praktyczna znajomość narzędzi MLOps (np. MLflow, Weights & Biases). Doświadczenie w pracy ze skalowalną infrastrukturą w chmurze publicznej (AWS, GCP lub Azure). Znajomość standardów i protokołów telekomunikacyjnych (np. SIP, WebRTC). O pracy: Nasz zespół inżynieryjny zajmuje się projektowaniem i wdrażaniem inteligentnych systemów AI o wysokiej dostępności. Przesuwamy granice tego, co możliwe, łącząc lokalne modele językowe, analizę wideo w czasie rzeczywistym oraz zaawansowane rozwiązania konwersacyjne (voiceboty) w produkty działające na dużą skalę. Jako Senior Python / AI Engineer przejmiesz techniczną własność nad kluczowymi komponentami naszych systemów. Oczekujemy od Ciebie samodzielności, podejmowania strategicznych decyzji architektonicznych i pasji do optymalizacji wydajności systemów AI w środowiskach produkcyjnych. Obowiązki: Projektowanie architektury i rozwijanie zaawansowanego backendu dla platform AI w języku Python. Orkiestracja i optymalizacja pracy modeli językowych (LLM), ze szczególnym uwzględnieniem modeli wdrażanych lokalnie (np. vLLM, Ollama). Projektowanie i utrzymanie złożonych pipeline'ów AI z wykorzystaniem narzędzi LangChain / LangGraph. Budowa systemów czasu rzeczywistego (analiza obrazu, integracje telekomunikacyjne dla voicebotów) oraz zapewnienie ich niezawodności. Zarządzanie cyklem życia modeli i optymalizacja wydajności inferencji (inference) oraz skalowalności systemów w środowiskach kontenerowych.

🏢 Summary: Leadership role responsible for guiding AI Engineers and driving AI technology direction, with strong involvement in hands-on project delivery, R&D, and presales activities. The position focuses on developing and implementing AI solutions, especially in the LLM or ML domain, while ensuring high architectural and quality standards. It combines technical leadership with active participation in client discovery and solution design. 🗂️ Requirements: Proven experience in LLM or ML domain, Hands-on experience with large language models, Knowledge of prompt engineering, RAG, fine-tuning, embeddings, vector databases, Experience with LangChain or Semantic Kernel or HuggingFace, Experience with Azure OpenAI or Azure AI Foundry or Azure Machine Learning or similar platforms, Practical knowledge of scikit-learn or TensorFlow or PyTorch, Experience with ML lifecycle management tools, Proficiency in Python, Experience leading technical teams 📃 Skills: Python, LLM, RAG, Embeddings, LangChain, SemanticKernel, HuggingFace, AzureOpenAI, AzureAIFoundry, AzureML, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, MLflow 🏢 Description: Twoja rola: Jako AI Lead będziesz liderem zespołu AI Engineerów. To stanowisko łączy elementy technologicznego przywództwa, wsparcia w procesie sprzedaży, pracy z klientami oraz rozwoju kompetencji wewnątrz zespołu AI. Będziesz odpowiedzialny/a za: Rozwój zespołu Mentoring i wsparcie w rozwoju kompetencji technicznych i miękkich członków zespołu. Inspirowanie do innowacji, eksperymentowania i poszukiwania nowych rozwiązań. Identyfikowanie obszarów wymagających wzmocnienia kompetencji oraz planowanie ich uzupełnienia. Technologiczne przywództwo Wyznaczanie kierunku rozwoju technologii AI w Onex Group zgodnie z najnowszymi trendami i strategią firmy. Dbanie o jakość, architekturę i dobre praktyki w projektach. Przede wszystkim udział w projektach i realizacji zadań projektowych Tworzenie koncepcji, prototypów i PoC w ramach działań R&D. Wsparcie w procesie sprzedaży Prowadzenie procesów discovery i warsztatów z klientami Udział w procesach presales i przygotowywanie koncepcji rozwiązań. Tworzenie technicznego wkładu do ofert i wsparcie przy wycenach. Czego oczekujemy? Doświadczenie i wiedza techniczna Od kandydata oczekujemy znajomości oraz posiadanie kompetencji w jednym z wymienionych obszarów technologicznych (preferowany obszar LLM): Znajomość oraz doświadczenie w obszarze dużych modeli językowych (LLM): Znajomość koncepcji: prompt engineering, RAG, fine-tuning, embeddings, bazy wektorowe. Doświadczenie z narzędziami: LangChain lub Semantic Kernel, HuggingFace. Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure Machine Learning lub podobne Znajomość oraz doświadczenie obszarze uczenia maszynowego (ML): Frameworki i ekosystem ML: praktyczna znajomość scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch oraz narzędzi do zarządzania cyklem życia modeli, takich jak MLflow Znajomość języków programowania: Python, Umiejętności przywódcze / miękkie Doświadczenie w prowadzeniu zespołu. Przywództwo oparte na mentoringu, dobrej komunikacji i motywowaniu. Umiejętność w zakresie biegłości operacyjnej w projektach, zarządzania priorytetami i rozwiązywania konfliktów. Umiejętności biznesowe (mile widziane) Doświadczenie w pracy z klientem i tłumaczeniu zagadnień technicznych na język biznesowy. Prowadzenie discovery u klientów i umiejętność inspirowania ich możliwościami AI. Współpraca ze sprzedażą oraz przygotowywanie wraz z nią ofert i estymacji. Co oferujemy? Swobodę w działaniu oraz decyzyjność Kulturę organizacyjną opartą na odpowiedzialności, zaufaniu i realizacji założonych celów Elastyczne godziny pracy, możliwość częściowej pracy zdalnej Opiekę medyczną, Kartę Multisport, Ubezpieczenie na Życie, naukę języka angielskiego Integracyjne wyjazdy i eventy – świetna atmosfera to podstawa!

🏢 Summary: Senior AI & Python Engineer role focused on designing and implementing AI solutions for production and business processes, including computer vision systems, AI agents, and machine learning applications. The position involves developing Python-based AI applications, integrating AI with industrial systems, and optimizing models in production environments. Candidates will work on automation, quality control, and Industry 4.0 initiatives using modern AI technologies. 🗂️ Requirements: 3+ years of Python programming experience, Strong knowledge of Python and AI frameworks, Experience designing AI and Machine Learning solutions, Experience building Computer Vision systems, Knowledge of Machine Learning libraries, Knowledge of application architecture and API integration, Experience working with databases, Knowledge of software development best practices, English proficiency at B2 level 📃 Skills: Python, AI, MachineLearning, ComputerVision, LLM, API, SQL, Azure, AWS, GoogleCloud, MLOps, IIoT, Robotics 🏢 Description: Senior AI & Python Engineer Do naszego wewnętrznego zespołu Programistów poszukujemy doświadczonego Specjalisty, który będzie projektował i wdrażał rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję dla procesów produkcyjnych i biznesowych. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiadać za rozwój systemów wizyjnych, aplikacji AI oraz agentów AI wspierających pracowników i automatyzujących procesy szczególnie w obszarze automatyzacji produkcji. Zakres odpowiedzialności projektowanie, rozwój i wdrażanie aplikacji opartych na Pythonie oraz sztucznej inteligencji, tworzenie systemów wizyjnych (Computer Vision) wspierających kontrolę jakości, identyfikację wad, rozpoznawanie obiektów oraz automatyzację procesów produkcyjnych, projektowanie i rozwój agentów AI wspierających pracowników głównie w obszarach produkcji, jakości, utrzymania ruchu, logistyki, budowa rozwiązań opartych na modelach LLM, projektowanie algorytmów uczenia maszynowego dla zastosowań przemysłowych, integracja rozwiązań AI z systemami wewnątrzfirmowymi oraz urządzeniami przemysłowymi, współpraca z działami biznesowymi przy identyfikowaniu procesów możliwych do automatyzacji z wykorzystaniem AI, testowanie, wdrażanie oraz optymalizacja modeli AI w środowisku produkcyjnym, monitorowanie skuteczności wdrożonych rozwiązań oraz ich dalszy rozwój. Śledzenie najnowszych trendów w obszarze AI oraz proponowanie innowacyjnych zastosowań w przedsiębiorstwie. Wymagania minimum 3 lata doświadczenia w programowaniu w języku Python, bardzo dobra znajomość Python oraz frameworków AI, doświadczenie w projektowaniu rozwiązań AI oraz Machine Learning, doświadczenie w budowie systemów wizyjnych, znajomość bibliotek Machine Learning, znajomość architektury aplikacji oraz integracji API, umiejętność pracy z bazami danych, znajomość dobrych praktyk wytwarzania oprogramowania, znajomość języka angielskiego na poziomie B2 Mile widziane doświadczenie z robotyką przemysłową, znajomość środowisk chmurowych (Azure, AWS lub Google Cloud), znajomość MLOps, doświadczenie w pracy z kamerami przemysłowymi oraz systemami automatyki, znajomość zagadnień Przemysłu 4.0 i IIoT Oferujemy możliwość tworzenia nowoczesnych rozwiązań AI dla produkcji i biznesu, realny wpływ na cyfrową transformację przedsiębiorstwa, pracę z nowoczesnymi technologiami z obszaru Machine Learning, udział w innowacyjnych projektach o wysokim stopniu samodzielności, możliwość rozwoju zawodowego, wymiany doświadczeń dzięki pracy w zespole ponad 10 Programistów, miłą atmosferę pracy i elastyczne warunki zatrudnienia.

🏢 Summary: B2B offer for a Voice Agent AI Engineer to design and develop production-grade voice AI agents using LLMs, orchestration frameworks, and real-time pipelines. The role focuses on building reliable, low-latency AI workflows with strong guardrails, evaluation frameworks, and system integrations. You will own end-to-end development of AI agents in a greenfield, AI-native environment. 🗂️ Requirements: Minimum 4 years of commercial experience with Python in production, Strong knowledge of asynchronous programming (asyncio, concurrency, race conditions), Hands-on experience with LLMs (function calling, prompt engineering, error analysis), Experience designing reliable AI systems (guardrails, validation, flow control), Practical experience with Pydantic v2, Experience testing non-deterministic systems (scenario tests, quality metrics), Experience with AI development tools (e.g. Claude Code, Cursor, Copilot) 📃 Skills: Python, asyncio, Concurrency, LLM, Prompting, FunctionCalling, Pydantic, LangGraph, StateGraph, MCP, HTTP, SSE, LiveKit, YAML, Datadog, LangSmith, OpenTelemetry, DeepEval, Docker, Kubernetes, AWS, Whisper, Deepgram, ElevenLabs, Guardrails 🏢 Description: Be in IT to firma rekrutacyjna, wyspecjalizowana w poszukiwaniu Specjalistów z branży technologii informatycznych. Obecnie, dla naszego klienta, poszukujemy osoby na stanowisko: Voice Agent AI Engineer Zakres obowiązków: Projektowanie i rozwój workflow agentów AI w oparciu o LangGraph (StateGraph). Budowa i optymalizacja logiki przejść, stanów oraz ścieżek decyzyjnych. Implementacja guardraili zapewniających poprawne działanie LLM (wykrywanie halucynacji, błędów, braków w sekwencji). Tworzenie narzędzi wywoływanych przez LLM (async Python + Pydantic, retry logic, obsługa błędów). Projektowanie i utrzymanie promptów oraz szablonów YAML z dynamicznym kontekstem. Rozwój i utrzymanie frameworka ewaluacyjnego (testy scenariuszowe, metryki jakości). Integracja systemów poprzez MCP (HTTP/SSE, LiveKit RPC). Monitorowanie i optymalizacja wydajności (Datadog, LangSmith, latency <500 ms p95). Współpraca przy rozwoju voice pipeline (STT, TTS, VAD, echo detection). Debugowanie i poprawa zachowania agentów w środowisku produkcyjnym. Oczekujemy: Minimum 4 lata doświadczenia w Pythonie (środowisko produkcyjne). Bardzo dobra znajomość programowania asynchronicznego (asyncio, race conditions, concurrency). Doświadczenie w pracy z LLM (function calling, prompt engineering, analiza błędów). Umiejętność projektowania systemów zapewniających niezawodność AI (guardrails, walidacja, kontrola przepływu). Praktyczna znajomość Pydantic v2. Doświadczenie w testowaniu systemów niedeterministycznych (testy scenariuszowe, metryki jakości). Doświadczenie w pracy z narzędziami AI (np. Claude Code, Cursor, Copilot). Samodzielność i ownership — prowadzenie rozwiązań od projektu do wdrożenia. Mile widziane: LangGraph lub podobne narzędzia orkiestracji. Doświadczenie z Voice AI (np. Deepgram, Whisper, ElevenLabs). Znajomość MCP (Model Context Protocol). Praca z Datadog, LangSmith, OpenTelemetry. DeepEval lub inne frameworki ewaluacyjne. Docker, Kubernetes, AWS. Doświadczenie w startupie. Oferujemy: Długotrwałą współpracę na zasadach B2B - stawka 60-80 USD/h. Pracę przy zaawansowanym, produkcyjnym systemie agentów AI (voice + LLM + orchestration). Realny wpływ na architekturę i rozwój produktu od podstaw (greenfield). Środowisko AI-native — praca z wykorzystaniem agentów AI w codziennym developmentcie. Dużą autonomię i odpowiedzialność za rozwiązania end-to-end. Możliwość rozwiązywania złożonych problemów (LLM reliability, real-time systems, orchestration). Współpracę z doświadczonym zespołem technologicznym.

🏢 Summary: Mid/Senior AI Automation Engineer role focused on building internal automation tools using backend technologies and GenAI solutions. The position involves developing Python-based workers, integrating LLM/RAG systems, and designing scalable architectures integrated with PHP applications. Work includes rapid prototyping, implementing production-grade solutions, and maintaining high code quality standards in a dynamic environment. 🗂️ Requirements: Commercial experience with PHP (Laravel or Symfony), Commercial experience with Python and FastAPI, Experience integrating and deploying LLM and GenAI solutions, Experience building and integrating ML models (e.g. classifiers), Experience designing REST APIs and GraphQL integrations, Experience working with MySQL or PostgreSQL, Experience with queue systems (Redis or RabbitMQ), Experience with Docker and Docker Compose, Experience with Git and GitFlow, Experience with CI/CD (GitLab CI/CD), Knowledge of OOP and SOLID principles, Experience working with ORM 📃 Skills: Python, PHP, Laravel, Symfony, FastAPI, LLM, RAG, GenAI, LabelStudio, REST, GraphQL, MySQL, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Docker, Git, GitLab, CI/CD, ORM, Selenium, Langflow 🏢 Description: Cześć , nazywam się Mateusz i jestem Tech Leadem zespołu odpowiedzialnego za automatyzację w naszej firmie. Szukam AI Automatization Engineera na poziomie Mid lub Senior. Potrzebuję osoby, która nie tylko swobodnie porusza się w backendzie, ale też dobrze rozumie, jak działają modele sztucznej inteligencji, potrafi wdrażać rozwiązania GenAI i budować proste modele, na przykład klasyfikatory integrowane przez Label Studio ML backend. Tworzymy wewnętrzne narzędzia optymalizujące pracę różnych działów biznesowych. Używamy technologii takich jak LLM, RAG czy agenty AI dokładnie tam, gdzie ma to sens biznesowy. Jeśli dany problem można rozwiązać szybciej i taniej zwykłym skryptem w Pythonie albo automatyzacją w Selenium, wybieramy prostszą drogę. Stawiamy na pełne OOP, a nasz stack ma bardzo precyzyjnie podzielone role. PHP z frameworkami Laravel lub Symfony służy nam jako główna baza aplikacji, gdzie często tworzymy projekt, wyznaczamy kierunek architektoniczny i przekazujemy go innym zespołom specjalizującym się stricte w PHP. Z kolei jesteśmy jedynym zespołem w firmie utrzymującym aplikacje w Pythonie, których używamy jako workerów opierając się na frameworku FastAPI, gdzie przetwarzamy dane, komunikujemy się z modelami GenAI i piszemy nasze własne dedykowane modele. Nasz backend w PHP integruje się z workerami w Pythonie oraz pozostałymi platformami przy użyciu REST API, z kolei GraphQL wykorzystujemy do łączności z frontendem w React, tworzonym przez dedykowany zespół frontendowy. Pod spodem mamy bazę MySQL lub PostgreSQL, a narzędzie do kolejkowania dobieramy do wielkości danych. Często wystarcza prosta kolejka bazodanowa lub Redis, a po RabbitMQ sięgamy tylko wtedy, gdy jest to absolutnie konieczne. Korzystamy z GitLab CI oraz CD, przy tworzeniu paczek używamy GitLab Package Registry, a przy tworzeniu aplikacji wykorzystujemy GitLab Container Registry. Pracujemy całkowicie wewnątrz naszej organizacji. Wymagania projektowe potrafią zmieniać się dość dynamicznie, a elastyczna architektura to nasz sposób na sprawną implementację nowych funkcjonalności. Co więcej, często zdarza się, że początkowe założenia biznesowe nie są tak precyzyjne jak byśmy tego oczekiwali. W takich sytuacjach chętnie sięgamy po aplikacje typu Langflow, żeby szybko stworzyć pierwsze iteracje i prototypy. Pozwala nam to w formie Low Code błyskawicznie sprawdzić, czy dane rozwiązanie spełnia wymagania biznesowe i ewentualnie dynamicznie je dostosować. Dopiero w kolejnych iteracjach, mając już zebrane i pewne wymagania z takiego prototypu, planujemy w pełni poprawną architekturę i kodujemy nową aplikację, która ostatecznie zastępuje proste i ograniczone rozwiązanie Low Code. Szukam osoby, która świetnie odnajdzie się w takiej dynamice i zrozumie, że czasem trzeba iść na kompromis. Stosujemy zasady DRY, KISS, YAGNI oraz pełne SOLID, a nasz kod musi być samoopisujący. Kodem zarządzamy przez Git i GitFlow, a do kontaktu z bazą danych wykorzystujemy ORM. Korzystamy ze Dotenv, a każdy projekt musi posiadać wirtualne środowisko oparte o Docker i Docker Compose. Nasz zespół ma płaską strukturę, wszyscy mają równy głos, a komunikacja jest bezpośrednia. Pracujemy w dwutygodniowych iteracjach. Stosujemy praktyki takie jak programowanie w parach i ciągła integracja. Dokumentację na GitLab WIKI ograniczamy do absolutnego minimum, skupiając się na wizji architektonicznej, weryfikowaniu pomysłów przez prototypy i jasnej specyfikacji wymagań. Codzienną pracę opieramy na tablicy Kanban z czytelnym przepływem zadań. Zespół dzieli się na Tech Leada, Developerów Prowadzących, Principal Developerów i Developerów. Developer Prowadzący to osoba przypisana do konkretnego projektu i wraz ze mną ma ogromny wpływ na jego kształtowanie. Z kolei Principal Developer skupia się na konkretnym języku lub technologii w obrębie całego zespołu i wspólnie ze mną dba o jakość kodu. Absolutnie nie akceptujemy zjawiska vibe codingu. Jako programista musisz dokładnie rozumieć, jak działa napisany przez Ciebie lub wygenerowany kod. Nasze dane i logika biznesowa muszą pozostać lokalnie w firmie, dlatego mamy restrykcyjną politykę korzystania z asystentów AI. Naszą preferowaną formą czatu z AI są rozwiązania lokalne. Oczekuję komercyjnego doświadczenia w wymienionych technologiach. W zamian dajemy stabilne warunki i świetne narzędzia, w tym pełen dostęp do All Products Pack od JetBrains, żebyś mógł pracować w najlepszym środowisku. Od razu otrzymujesz 26 dni urlopu niezależnie od formy współpracy. Dodatkowo oferujemy premie za osiągnięcia w ramach naszego systemu jakościowego. Inwestujemy w budżet szkoleniowy i zapewniamy elastyczny system kafeteryjny, z którego sam dobierasz sobie benefity. Zostaw swoje CV i porozmawiajmy o szczegółach.

🏢 Summary: Offer for a Mid/Senior AI Automation Engineer responsible for building and integrating AI-driven automation tools and backend systems within internal business applications. The role combines backend development with implementation of GenAI solutions, custom ML models, and AI agents in a dynamic, prototype-driven environment. Work includes designing scalable architecture, developing Python workers and PHP backends, and integrating AI models via APIs. 🗂️ Requirements: Commercial experience in PHP and Python, Experience with Laravel or Symfony, Experience with FastAPI, Practical knowledge of LLM and GenAI solutions, Ability to build and integrate ML models, Experience with REST API and GraphQL, Experience with MySQL or PostgreSQL, Experience with Docker and Docker Compose, Experience with Git and GitFlow, Knowledge of OOP and SOLID principles, Experience with ORM, Experience with CI/CD pipelines 📃 Skills: PHP, Python, Laravel, Symfony, FastAPI, LLM, GenAI, RAG, Langflow, LabelStudio, REST, GraphQL, MySQL, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Docker, Git, GitLab, CI/CD, ORM, Selenium 🏢 Description: Cześć , nazywam się Mateusz i jestem Tech Leadem zespołu odpowiedzialnego za automatyzację w naszej firmie. Szukam AI Automatization Engineera na poziomie Mid lub Senior. Potrzebuję osoby, która nie tylko swobodnie porusza się w backendzie, ale też dobrze rozumie, jak działają modele sztucznej inteligencji, potrafi wdrażać rozwiązania GenAI i budować proste modele, na przykład klasyfikatory integrowane przez Label Studio ML backend. Tworzymy wewnętrzne narzędzia optymalizujące pracę różnych działów biznesowych. Używamy technologii takich jak LLM, RAG czy agenty AI dokładnie tam, gdzie ma to sens biznesowy. Jeśli dany problem można rozwiązać szybciej i taniej zwykłym skryptem w Pythonie albo automatyzacją w Selenium, wybieramy prostszą drogę. Stawiamy na pełne OOP, a nasz stack ma bardzo precyzyjnie podzielone role. PHP z frameworkami Laravel lub Symfony służy nam jako główna baza aplikacji, gdzie często tworzymy projekt, wyznaczamy kierunek architektoniczny i przekazujemy go innym zespołom specjalizującym się stricte w PHP. Z kolei jesteśmy jedynym zespołem w firmie utrzymującym aplikacje w Pythonie, których używamy jako workerów opierając się na frameworku FastAPI, gdzie przetwarzamy dane, komunikujemy się z modelami GenAI i piszemy nasze własne dedykowane modele. Nasz backend w PHP integruje się z workerami w Pythonie oraz pozostałymi platformami przy użyciu REST API, z kolei GraphQL wykorzystujemy do łączności z frontendem w React, tworzonym przez dedykowany zespół frontendowy. Pod spodem mamy bazę MySQL lub PostgreSQL, a narzędzie do kolejkowania dobieramy do wielkości danych. Często wystarcza prosta kolejka bazodanowa lub Redis, a po RabbitMQ sięgamy tylko wtedy, gdy jest to absolutnie konieczne. Korzystamy z GitLab CI oraz CD, przy tworzeniu paczek używamy GitLab Package Registry, a przy tworzeniu aplikacji wykorzystujemy GitLab Container Registry. Pracujemy całkowicie wewnątrz naszej organizacji. Wymagania projektowe potrafią zmieniać się dość dynamicznie, a elastyczna architektura to nasz sposób na sprawną implementację nowych funkcjonalności. Co więcej, często zdarza się, że początkowe założenia biznesowe nie są tak precyzyjne jak byśmy tego oczekiwali. W takich sytuacjach chętnie sięgamy po aplikacje typu Langflow, żeby szybko stworzyć pierwsze iteracje i prototypy. Pozwala nam to w formie Low Code błyskawicznie sprawdzić, czy dane rozwiązanie spełnia wymagania biznesowe i ewentualnie dynamicznie je dostosować. Dopiero w kolejnych iteracjach, mając już zebrane i pewne wymagania z takiego prototypu, planujemy w pełni poprawną architekturę i kodujemy nową aplikację, która ostatecznie zastępuje proste i ograniczone rozwiązanie Low Code. Szukam osoby, która świetnie odnajdzie się w takiej dynamice i zrozumie, że czasem trzeba iść na kompromis. Stosujemy zasady DRY, KISS, YAGNI oraz pełne SOLID, a nasz kod musi być samoopisujący. Kodem zarządzamy przez Git i GitFlow, a do kontaktu z bazą danych wykorzystujemy ORM. Korzystamy ze Dotenv, a każdy projekt musi posiadać wirtualne środowisko oparte o Docker i Docker Compose. Nasz zespół ma płaską strukturę, wszyscy mają równy głos, a komunikacja jest bezpośrednia. Pracujemy w dwutygodniowych iteracjach. Stosujemy praktyki takie jak programowanie w parach i ciągła integracja. Dokumentację na GitLab WIKI ograniczamy do absolutnego minimum, skupiając się na wizji architektonicznej, weryfikowaniu pomysłów przez prototypy i jasnej specyfikacji wymagań. Codzienną pracę opieramy na tablicy Kanban z czytelnym przepływem zadań. Zespół dzieli się na Tech Leada, Developerów Prowadzących, Principal Developerów i Developerów. Developer Prowadzący to osoba przypisana do konkretnego projektu i wraz ze mną ma ogromny wpływ na jego kształtowanie. Z kolei Principal Developer skupia się na konkretnym języku lub technologii w obrębie całego zespołu i wspólnie ze mną dba o jakość kodu. Absolutnie nie akceptujemy zjawiska vibe codingu. Jako programista musisz dokładnie rozumieć, jak działa napisany przez Ciebie lub wygenerowany kod. Nasze dane i logika biznesowa muszą pozostać lokalnie w firmie, dlatego mamy restrykcyjną politykę korzystania z asystentów AI. Naszą preferowaną formą czatu z AI są rozwiązania lokalne. Oczekuję komercyjnego doświadczenia w wymienionych technologiach. W zamian dajemy stabilne warunki i świetne narzędzia, w tym pełen dostęp do All Products Pack od JetBrains, żebyś mógł pracować w najlepszym środowisku. Od razu otrzymujesz 26 dni urlopu niezależnie od formy współpracy. Dodatkowo oferujemy premie za osiągnięcia w ramach naszego systemu jakościowego. Inwestujemy w budżet szkoleniowy i zapewniamy elastyczny system kafeteryjny, z którego sam dobierasz sobie benefity. Zostaw swoje CV i porozmawiajmy o szczegółach.