AI Agent Engineer

🏢 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: B2B offer for a senior engineer to design and develop production-grade AI agents using LangGraph and LLMs, including voice pipelines and real-time orchestration. The role focuses on building reliable, low-latency AI workflows with guardrails, evaluation frameworks, and system integrations. The position involves end-to-end ownership from architecture design to production optimization. 🗂️ Requirements: Minimum 4 years of commercial experience in Python, Strong knowledge of asynchronous programming (asyncio, concurrency, race conditions), Experience working with LLMs (function calling, prompt engineering, error analysis), Ability to design reliable AI systems (guardrails, validation, flow control), Practical experience with Pydantic v2, Experience testing non-deterministic systems (scenario testing, quality metrics), Experience with AI development tools (e.g., Claude Code, Cursor, Copilot), Ability to independently deliver solutions from design to production 📃 Skills: Python, asyncio, LangGraph, LLM, Pydantic, YAML, HTTP, SSE, LiveKit, Datadog, LangSmith, STT, TTS, VAD, Deepgram, Whisper, ElevenLabs, MCP, OpenTelemetry, DeepEval, Docker, Kubernetes, AWS 🏢 Description: 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 50-70USD/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 technologiczny

🏢 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: Tech Lead AI responsible for designing and scaling GenAI systems based on Python, leading a team in building LLM-powered solutions such as chatbots, AI agents, and RAG systems. The role focuses on architecture, optimization, and integration of AI solutions with scalable backend and cloud environments. It combines hands-on development of advanced AI systems with technical leadership and strategic technology direction. 🗂️ Requirements: Minimum 6 years in software engineering, At least 2 years in Lead/Staff/Principal/Manager role, Expertise in Python, Experience with ML/AI frameworks, Experience building and optimizing LLM systems, Experience with chatbots, AI agents and RAG, Knowledge of scalable APIs and distributed systems, Experience with cloud platforms, Experience with Docker and Kubernetes, Experience with fine-tuning AI models, Knowledge of LangChain and LlamaIndex, Experience with MLOps and CI/CD for AI, Ability to design system architecture and conduct code reviews 📃 Skills: Python, Django, FastAPI, Flask, TensorFlow, PyTorch, HuggingFace, LLM, RAG, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Anthropic, Mistral, LLaMA, AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes, MLOps, CI/CD, Prompting 🏢 Description: O roli Szukamy Tech Leada AI z silnym doświadczeniem w Pythonie , który będzie odpowiedzialny za architekturę i rozwój systemów opartych na GenAI . Osoba na tym stanowisku pokieruje zespołem inżynierów, wdrażając nowoczesne rozwiązania oparte na LLM, chatbotach, agentach AI i systemach RAG . Twoim zadaniem będzie tworzenie, optymalizacja i skalowanie systemów AI , a także aktywna współpraca z zespołami produktowymi, badawczymi i biznesowymi. Rola wymaga silnego technicznego leadershipu , strategicznego myślenia oraz umiejętności przekładania celów biznesowych na efektywne rozwiązania inżynieryjne . Twoje zadania 🔹 Projektowanie i rozwój systemów GenAI: Tworzenie architektury i infrastruktury AI opartych na Pythonie. Optymalizacja wydajności i skalowalności LLM, chatbotów, agentów AI oraz systemów RAG . Integracja rozwiązań AI z systemami backendowymi i produktami cyfrowymi. 🔹 Zarządzanie zespołem i technologią: Techniczne prowadzenie zespołu programistów, zapewnienie code quality i best practices . Mentoring i rozwój zespołu w zakresie technologii GenAI. Definiowanie roadmapy technologicznej i priorytetów zespołu. 🔹 Innowacje i strategia: Badanie i wdrażanie najnowszych frameworków oraz modeli LLM (np. OpenAI, Anthropic, Mistral, LLaMA). Tworzenie customowych modeli AI oraz optymalizacja procesów inferencji. Eksploracja możliwości fine-tuningu LLM oraz strategii prompt engineeringu . 🔹 Współpraca z biznesem i produktami: Ścisła współpraca z zespołami data science, ML i produktowymi . Konsultowanie architektury i strategii AI z interesariuszami biznesowymi. Tworzenie AI-driven rozwiązań , które realnie wpływają na użytkowników. Czego oczekujemy? Min. 6 lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania , w tym 2+ lat jako Lead/ Staff/ Principal lub Manager. Ekspertyza w Pythonie (Django, FastAPI, Flask) oraz frameworkach ML/AI (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face). Doświadczenie w tworzeniu i optymalizacji LLM, chatbotów, agentów AI, RAG . Znajomość architektur skalowalnych API i systemów rozproszonych . Doświadczenie w pracy z chmurami (AWS, GCP, Azure) i konteneryzacją (Docker, Kubernetes). Umiejętność prowadzenia code review, architektury rozwiązań i strategii technologicznej . Świetne zdolności komunikacyjne i współpracy z różnymi działami. Doświadczenie w fine-tuningu modeli AI i strategiach retrieval-augmented generation (RAG) . Znajomość technologii LangChain, LlamaIndex, Prompt Engineering . Background w MLOps, CI/CD dla AI .

🏢 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: The role involves designing, developing, and deploying AI and LLM-based solutions in a cloud environment, with a focus on building and enhancing Data, Analytics, MLOps, and LLMOps platforms. The position covers full lifecycle management of machine learning and language models, including deployment, monitoring, and optimization. The engineer will contribute to data architecture and distributed systems supporting AI-driven products. 🗂️ Requirements: Experience as LLM Engineer or similar AI/Data role, Around 3 years of experience with Python, Experience building Data, Analytics, MLOps or LLMOps platforms in cloud environments, Experience with Azure cloud, Knowledge of full ML model lifecycle management in cloud, Experience with Big Data open-source tools: Kafka, Airflow, Presto, Spark, Experience in database design and data modeling, Experience working with distributed systems 📃 Skills: Python, Azure, LLM, AI, MLOps, LLMOps, Kafka, Airflow, Presto, Spark, SQL, BigData 🏢 Description: Dla naszego klienta, innowacyjnej firmy z branży ubezpieczeniowej, poszukujemy : AI / LLM Engineera Zakres obowiązków: Projektowanie, rozwój i wdrażanie rozwiązań opartych o LLM oraz technologie AI w środowisku chmurowym, Tworzenie i rozwój komponentów wspierających budowę nowoczesnych platform Data / Analytics / MLOps / LLMOps, Zarządzanie cyklem życia modeli machine learningowych i rozwiązań opartych o modele językowe, w tym ich wdrażaniem, monitorowaniem i optymalizacją, Współpraca przy budowie i doskonaleniu procesów automatyzujących rozwój, testowanie i utrzymanie rozwiązań AI, Współpraca z zespołami Data, Analytics oraz IT w celu zapewnienia spójności architektury i wysokiej jakości dostarczanych rozwiązań, Udział w projektowaniu architektury danych i rozwiązań rozproszonych wspierających rozwój produktów opartych o AI. Wymagania Doświadczenie na stanowisku LLM Engineer lub w zbliżonej roli z obszaru danych i AI, Około 3 lata doświadczenia z Pythonem, Doświadczenie w tworzeniu i rozwijaniu platform z obszaru Data, Analytics, MLOps lub LLMOps w środowisku chmurowym, preferencyjnie Azure, Znajomość zagadnień związanych z pełnym cyklem życia modeli machine learningowych, w tym ich wdrażaniem, utrzymaniem oraz monitoringiem w środowisku chmurowym, Doświadczenie w pracy z narzędziami open source wykorzystywanymi w ekosystemie Big Data, takimi jak Kafka, Airflow, Presto, Spark, Doświadczenie w projektowaniu baz danych, modelowaniu danych oraz pracy z systemami rozproszonymi, Samodzielność, inicjatywa oraz umiejętność efektywnej pracy w zespole. Pracodawca oferuje: Zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę lub B2B, Atrakcyjne wynagrodzenie, Pracę w trybie hybrydowym lub zdalnym, Elastyczne godziny rozpoczęcia pracy, Pracę w zespole rozwijającym innowacje cyfrowe w obszarze ubezpieczeń, Realną autonomię i wpływ na kierunek rozwoju platformy oraz rozwiązań biznesowych, Dostęp do nowoczesnych narzędzi i rozwiązań cloud-native, Obszerny pakiet benefitów pozapłacowych: prywatna opieka medyczna, karta sportowa, dofinansowanie do szkoleń/studiów/kursów językowych, Zniżki na produkty własne.

🏢 Summary: The offer is for a Python (AI/ML) Engineer responsible for developing and deploying AI-driven business applications in the Azure cloud environment. The role focuses on building, optimizing and operationalizing AI/ML and LLM-based solutions, including APIs and microservices, with strong emphasis on code quality, testing and DevOps practices. It involves working with Azure AI services to deliver secure, scalable production-ready systems. 🗂️ Requirements: Hands-on experience with Azure AI/ML services (Azure OpenAI, Azure Machine Learning, Cognitive Services), Strong Python experience in AI/ML development, Experience deploying AI models using Docker, Kubernetes and AKS, Experience with CI/CD pipelines and DevOps practices in Azure, Experience building and maintaining RESTful APIs and microservices, Knowledge of Generative AI, LLM and ML, Ability to write and maintain unit tests with high test coverage, English proficiency at minimum B2 level 📃 Skills: Python, Azure, AzureOpenAI, AzureML, CognitiveServices, Docker, Kubernetes, AKS, CI/CD, DevOps, REST, Microservices, LLM, GenerativeAI, ML, NLP 🏢 Description: Wspólnie z naszym Partnerem, jednym z liderów w branży ubezpieczeniowej, poszukujemy osoby na stanowisko Python (AI/ML) Engineer. Projekt dotyczy rozwoju oraz wdrażania aplikacji biznesowych opartych na sztucznej inteligencji w środowisku chmurowym Azure. 📌 Możliwość pracy zdalnej z okazjonalnymi wizytami w biurze (osoby zamieszkujące w okolicy Warszawy/Gdańska - preferowana hybryda raz na tydzień/dwa w biurze) 💡 TWOJA ROLA: Pisanie i utrzymanie testów jednostkowych, zapewnienie odpowiedniego pokrycia testami oraz stosowanie najlepszych praktyk programistycznych (czysty kod, utrzymywalność i optymalizacja wydajności).Tworzenie, rozwijanie i wdrażanie aplikacji opartych na AI/ML z wykorzystaniem usług Azure. Rozwijanie i optymalizowanie rozwiązań opartych na Dużych Modelach Językowych (LLM) dostosowanych do rzeczywistych przypadków biznesowych. Rozwój API i mikroserwisów: Budowanie i utrzymanie API oraz mikroserwisów służących do efektywnego dostarczania rozwiązań AI/ML klientom. Zapewnienie, że wszystkie rozwiązania AI spełniają standardy bezpieczeństwa, wytwarzania oprogramowania i zarządzania. Usprawnianie operacjonalizacji modeli oraz rozwój backendu do inferowania modeli. 🔍 CZEGO OCZEKUJEMY OD CIEBIE? Praktyczne doświadczenie z usługami Azure AI/ML, w tym Azure OpenAI, Azure Machine Learning i Cognitive Services. Znajomość Docker, Kubernetes oraz Azure Kubernetes Service (AKS) w kontekście wdrażania modeli AI. Solidna znajomość pipeline'ów CI/CD oraz najlepszych praktyk DevOps w środowisku Azure. Biegła znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie, minimum na poziomie B2. Doświadczenie w tworzeniu i utrzymaniu RESTful API oraz mikroserwisów. Znajomość Generatywnej AI, LLM, ML oraz (opcjonalnie) technologii NLP. Zaawansowana znajomość języka Python w kontekście rozwoju AI/ML. Mile widziane: Praktyczne doświadczenie w zakresie środków bezpieczeństwa AI i zarządzania modelami. Znajomość inżynierii promptów oraz strategii orkiestracji LLM. Doświadczenie w pracy z bazami danych wektorowych. ✨ OFERUJEMY: 🤖 Nowoczesny proces rekrutacji z AI Rekruterem (AIR) – podczas aplikacji możesz odbyć rozmowę z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon, z natychmiastowym feedbackiem i możliwością powtórzenia rozmowy (liczy się ostatnia wersja). Finalną decyzję zawsze podejmuje Rekruter Connectis. Możliwość pracy zdalnej z okazjonalnymi wizytami w biurze (osoby zamieszkujące w okolicy Warszawy/Gdańska - preferowana hybryda raz na tydzień/dwa w biurze) Możliwość uczestnictwa w spotkaniach integracyjnych oraz meetupach technologicznych, umożliwiających dzielenie się wiedzą i doświadczeniem. Wsparcie dedykowanej osoby kontaktowej z Connectis, dostępnej w celu pomocy w sprawach związanych z projektem. Pracę w zespole ekspertów, w środowisku sprzyjającym wymianie wiedzy. 5000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów. Stabilną, długofalową współpracę w oparciu B2B. Proces zdalny. Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Pragniemy poinformować że skontaktujemy się z wybranymi osobami.

🏢 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: Remote Senior Fullstack Python/React Developer role focused on building scalable AI-driven systems, including multi-agent architectures and RAG solutions, for internal consulting projects related to geopolitics. The position involves designing AI agents with LangGraph and AWS Bedrock, developing fullstack applications, and implementing best practices in testing, CI/CD, and observability within a global distributed team. 🗂️ Requirements: Minimum 5 years of experience in a similar fullstack role, Experience designing scalable APIs and backend systems, Experience building user interfaces and frontend components, Commercial experience with Python and React, Experience with SQL and NoSQL databases, Experience with Generative AI systems and LLM APIs, Experience with RAG pipelines and embeddings, Experience with AI agent frameworks such as LangGraph, Experience working with AWS cloud services, Experience with Docker and Kubernetes, Experience implementing CI/CD pipelines, Advanced English proficiency 📃 Skills: Python, React, FastAPI, Flask, Django, PostgreSQL, MongoDB, SQL, NoSQL, pg_vector, OpenSearch, Pinecone, AWS, Bedrock, Docker, Kubernetes, Terraform, LangGraph, OpenAI, RAG, CI/CD 🏢 Description: Poszukujemy Senior Fullstack Python/React Developera, do klienta, który dołączy do klienta z branży consultingowej. Projekt koncentruje się na wewnętrznych inicjatywach związanych z AI w obszarze powiązanym z geopolityką. Prace obejmują budowę skalowalnych systemów opartych na AI, w tym architektur agentowych oraz rozwiązań typu RAG, wspierających złożone procesy. Zespół pracuje w środowisku rozproszonym, obejmującym wiele regionów na świecie. Praca zdalna Zakres obowiązków: Projektowanie i budowa agentów AI oraz systemów wieloagentowych z wykorzystaniem LangGraph oraz AWS Bedrock Praca z następującymy technologiami: Python, React, PosgreSQL, OpenSeach, ElasticSearch, AWS, LandGraph Ocena i wdrażanie efektywnych rozwiązań z zakresu Generative AI, z wykorzystaniem bezpośrednich integracji API tam, gdzie jest to uzasadnione Stosowanie najlepszych praktyk w zakresie testowania, CI/CD oraz monitoringu (observability) Mentoring mniej doświadczonych developerów oraz przeprowadzanie code review Wspieranie innowacji oraz dostarczanie wartościowych rozwiązań AI w rozproszonym, globalnym zespole Oczekiwania: Minimum 5 lat doświadczenia na podobnym stanowisku Umiejętność projektowania interfejsów użytkownika, komponentów oraz struktur danych Doświadczenie w projektowaniu skalowalnych API i backendów Doświadczenie z jak największą ilością następujących technologii: Python, React, FastAPI, Flask lub Django, SQL (PostgreSQL) i NoSQL (MongoDB), bazy wektorowe (pg_vector, OpenSearch, Pinecone), AWS, Docker, Kubernetes, Terraform Doświadczenie z systemami Generative AI, w tym API LLM (np. OpenAI), embeddingami oraz pipeline’ami RAG Znajomość frameworków do budowy agentów AI, takich jak LangGraph lub podobnych Znajomość angielskiego na poziomie zaawansowanym Proaktywność i samodzielne prowadzenie zadań Bardzo dobra komunikacja oraz organizacja pracy Oferujemy: Stałe wsparcie osobistego agenta , dbającego o Twoją ciągłość projektową, kontakt z klientem, niezbędne formalności, komfort pracy oraz rozwój, Career Development Program – doradztwo w planowaniu kariery w oparciu o najnowsze trendy i potrzeby rynku IT, obejmujące m.in . konsultacje z agentami i mentorami kariery , Dostęp do 7N Learning & Development – platformy rozwojowo-edukacyjnej z webinarami, biblioteką artykułów i raportów branżowych oraz regularnymi zaproszeniami na jednorazowe i cykliczne wydarzenia rozwojowe – techniczne, biznesowe oraz life-stylowe, Spektakularne eventy integracyjne, zarówno dla Ciebie (np. coroczny wyjazd Kick-Off , imprezy świąteczne czy sportowe Letnie Igrzyska), jak i dla Twoich bliskich (np. pikniki rodzinne), Rozwój zawodowy nie tylko podczas projektu – możesz zaangażować się w przekazywanie wiedzy innym w ramach oferty 7N Services kierowanej do klientów 7N, Relacje i dostęp do wiedzy najbardziej doświadczonych ekspertów IT na rynku – średni staż zawodowy naszego Konsultanta w Polsce to ponad 10 lat. Pakiet benefitów zaplanowany od A do Z, czyli dofinansowanie do opieki medycznej, ubezpieczenia na życie, karty sportowej dla Ciebie i Twoich bliskich, a także zniżki do sklepów w Polsce i za granicą.

🏢 Summary: Backend role focused on integrating production AI services (LLM APIs, Agentic AI, pipelines) into a Java and Google Cloud Platform ecosystem. The position involves building and optimizing AI-enabled microservices, embedding external AI tools, and ensuring performance, reliability, and scalability in a financial-grade environment. This is not an ML role but a hands-on Java backend position with practical AI integration experience. 🗂️ Requirements: Minimum 5 years commercial experience in Java backend development, Production experience integrating AI tools or Agentic AI (at least one deployed project), Experience building and maintaining microservices, Practical experience with Google Cloud Platform and Vertex AI, Experience integrating and consuming REST APIs, Experience optimizing performance, latency and reliability of services, Experience with LangChain, Ability to design technical architecture for AI-enabled systems 📃 Skills: Java, GCP, VertexAI, LangChain, LangGraph, LLM, REST, Microservices, AgenticAI, RAG, VectorSearch, Kafka, Python, OpenAI, Claude, MCP 🏢 Description: Wspólnie z naszym Partnerem, jedną z największych instytucji finansowych na świecie , poszukujemy doświadczonej osoby na stanowisko Java Backend Engineer/ki specjalizującej się w integracji systemów z narzędziami AI. To nie jest rola ML Engineera ani Data Scientistki – szukamy kogoś z udokumentowanym, produkcyjnym doświadczeniem w osadzaniu usług AI (LLM API, pipeline'y, Agentic AI) w ekosystemie Java i Google Cloud Platform. 💡 TWOJA ROLA: Projektowanie i implementacja modułów integrujących systemy Java z zewnętrznymi serwisami AI (LLM API, Vertex AI i inne). Identyfikacja i eliminacja bottlenecków w działaniu komponentów AI (latency, koszty API, niezawodność). Budowanie i utrzymanie mikroserwisów obsługujących pipeline'y AI w środowisku produkcyjnym GCP. Współpraca z zespołem przy definiowaniu architektury rozwiązań AI-enabled. Aktywne śledzenie nowych narzędzi AI i ocena ich przydatności w projekcie. Dokumentowanie decyzji architektonicznych i wzorców integracyjnych. Code review i wsparcie innych developerów w obszarze integracji AI. Wdrażanie i monitorowanie usług w Google Cloud Platform. 🔎 CZEGO OCZEKUJEMY OD CIEBIE? Min. 5 lat komercyjnego doświadczenia w Java (backend, produkcja) – must have! Udokumentowane, projektowe doświadczenie z narzędziami AI i Agentic AI – min. 1 wdrożony projekt (nie PoC, nie kurs) – must have! Komunikatywność techniczna – praca w środowisku projektowym z kontaktem z zespołem klienta. Samodzielność i proaktywność w środowisku z niedomkniętymi wymaganiami. Praktyczna znajomość Google Cloud Platform (Vertex AI) i LangChain. Lokalizacja: Kraków lub gotowość do pracy zdalnej (do uzgodnienia). Doświadczenie w architekturze mikroserwisowej i pracy z REST API. Mile widziane: RAG, Vector Search, Python, Kafka, Prompt Engineering, MCP, LangGraph, OpenAI GPT, Claude, Event-Driven Architecture. ✨ OFERUJEMY: 🤖 Nowoczesny proces rekrutacji z AI Rekruterem (AIR) - rozmowa 24/7, natychmiastowy feedback, możliwość powtórzenia. Finalną decyzję zawsze podejmuje Rekruter Connectis. Pracę przy budowie produkcyjnych rozwiązań AI w jednej z największych instytucji finansowych na świecie. Nowoczesny stos: Java, GCP, Vertex AI, LangChain, LangGraph, LLM API. Udział w meetupach technologicznych i spotkaniach integracyjnych. 🌍 Praca zdalna z okazjonalnymi wizytami w Krakowie. 5000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów. Wsparcie dedykowanej osoby kontaktowej z Connectis. Stabilna, długofalowa współpraca B2B. Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Pragniemy poinformować że skontaktujemy się z wybranymi osobami. 12915/OM