Python AI Engineer

🏢 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: 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: 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 roli Programisty Python z doświadczeniem w AI do budowy innowacyjnych usług i aplikacji automatyzujących procesy w sektorze bankowym. Osoba na tym stanowisku będzie rozwijać rozwiązania oparte na LLM, w tym boty i asystentów, oraz implementować agentic workflows przy wykorzystaniu wewnętrznych frameworków AI. Praca w modelu B2B z częściową obecnością w biurze w Warszawie. 🗂️ Requirements: Bardzo dobra znajomość Python, Praktyczna znajomość LangChain, Praktyczna znajomość LangGraph, Znajomość RAG, Znajomość Embeddings, Znajomość Agentic Workflows, Znajomość Tool Calling, Minimum 1 rok doświadczenia z LLM, Znajomość Git, Doświadczenie z Jira, Doświadczenie z Confluence, Doświadczenie z Bitbucket 📃 Skills: Python, LangChain, LangGraph, RAG, Embeddings, LLM, Git, Jira, Confluence, Bitbucket, Azure, React, Streamlit, Databricks, CosmosDB, Redis, Grafana, ML 🏢 Description: kontrakt: B2B stawka: do 150 zł/h + VAT tryb: 1 dzień w tygodniu z biura, Warszawa branża: bankowość Poszukiwany Programista Python z doświadczeniem w zakresie AI, który będzie budować innowacyjne usługi i aplikacje wspierające automatyzację procesów. Idealny kandydat powinien posiadać zaawansowaną znajomość Pythona oraz praktyczną wiedzę na temat technologii związanych z LLM. Główne obowiązki: Budowanie usług i aplikacji AI w Pythonie wspierających automatyzację procesów. Budowa botów i asystentów opartych o LLM. Implementacja agentic workflows oraz podział na role agentów. Praca z wewnętrznymi frameworkami AI. Wsparcie zespołów biznesowych w analizie problemów. Dbanie o spójność i jakość dostarczanych rozwiązań. Współpraca z innymi zespołami platformowymi. Wsparcie merytoryczne dla zespołów korzystających z frameworków. Wymagane kwalifikacje: Bardzo dobra znajomość Pythona. Praktyczna wiedza z zakresu LangChain oraz LangGraph. Znajomość konceptów RAG, Embeddings, Agentic Workflows oraz Tool Calling. Minimun rok doświadczenia w korzystaniu z modeli LLM. Znajomość systemu kontroli wersji Git. Doświadczenie w pracy z Jira, Confluence, Bitbucket. Preferowane umiejętności: Znajomość Azure AI Stack (AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Search). Umiejętność projektowania architektury systemów. Znajomość React, Streamlit, Databricks, Cosmos DB, Redis, Grafana. Podstawowa znajomość ML oraz fine-tuning LLM.

🏢 Summary: The offer is for an experienced MLOps/DevOps Engineer to design, build and maintain a scalable AI platform in a hybrid Azure-based environment. The role focuses on implementing CI/CD/CT pipelines, containerization, orchestration and monitoring for ML/LLM models in production. The position combines infrastructure engineering with ML lifecycle management and production-grade AI operations. 🗂️ Requirements: Minimum 3 years of experience in DevOps, MLOps or Software Engineering, Hands-on experience with deploying and maintaining ML models in production, Advanced knowledge of Docker and Kubernetes (cluster management, Helm, Ingress), Strong experience with Azure (Azure ML, AKS, Azure Container Registry) or GCP/AWS with readiness to work on Azure, Experience building CI/CD pipelines for ML workloads, Proficiency in Python, Proficiency in Bash/Shell scripting, Practical experience with MLflow, Kubeflow or cloud-native MLOps tools, Experience with Infrastructure as Code tools (Terraform, Bicep or Ansible), Higher technical education (Computer Science, Telecommunications or related), Ability to provide services from Poland, Availability for hybrid work from Warsaw office 📃 Skills: Azure, AzureML, AKS, ACR, Docker, Kubernetes, Helm, Ingress, Python, Bash, MLflow, Kubeflow, Terraform, Bicep, Ansible, AzureDevOps, GitHubActions, Jenkins, DVC, Prometheus, Grafana, AzureMonitor 🏢 Description: Must have: • Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub Inżynierii Oprogramowania, w tym praktyka w pracy z modelami ML na produkcji. • Biegłość w konteneryzacji i orkiestracji: Zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes (zarządzanie klastrami, Helm charts, Ingress). • Doświadczenie z chmurą Publiczną: Głęboka znajomość Azure (w szczególności Azure ML, AKS, Azure Container Registry) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w Azure. • Praktyka w CI/CD: Doświadczenie w budowaniu pipeline'ów (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins) uwzględniających specyfikę ML (np. trenowanie modelu jako krok w pipeline). • Programowanie i skryptowanie: Dobra znajomość Python (niezbędna do pracy z SDK narzędzi ML) oraz Bash/Shell. • Znajomość narzędzi MLOps: Praktyczna obsługa MLflow, Kubeflow lub rozwiązań natywnych chmury do zarządzania cyklem życia modelu. • Infrastructure as Code (IaC): Znajomość Terraform, Bicep lub Ansible. · Świadczenie usług z terytorium Polski · Świadczenie usług hybrydowo – częściowo z warszawskiego biura PZU Kompetencje osobiste: • Wykształcenie wyższe techniczne (Informatyka, Telekomunikacja lub pokrewne). • Podejście "Automation First" – dążenie do eliminacji pracy manualnej poprzez skrypty i narzędzia. • Umiejętność pracy na styku zespołów Data Science (rozumienie języka danych) i IT Operations (rozumienie infrastruktury i sieci). • Proaktywność w rozwiązywaniu problemów wydajnościowych i incydentów produkcyjnych. Nice to have: • Certyfikaty Azure: DevOps Engineer Expert (AZ-400) lub Azure AI Engineer (AI-102). • Doświadczenie we wdrażaniu modeli LLM (Large Language Models) i architektur RAG. • Znajomość narzędzi do monitoringu (Prometheus, Grafana, Azure Monitor). • Rozumienie zagadnień sieciowych w chmurze hybrydowej (VPN, VNet, Private Endpoints) – istotne przy integracji z systemami PZU. • Znajomość baz wektorowych (np. w kontekście Azure AI Search). Zadania: • Tworzenie i utrzymanie platformy AI w branży ubezpieczeniowej: • Projektowanie i budowa infrastruktury MLOps/LLMOps: Tworzenie skalowalnego środowiska do trenowania i serwowania modeli przy użyciu Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes (AKS). • Automatyzacja procesów CI/CD/CT: Implementacja potoków (pipelines) CI/CD dla rozwiązań ML, obejmujących automatyczne testowanie, wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow) oraz Continuous Training (CT). • Konteneryzacja i orkiestracja: Przygotowywanie obrazów Docker dla modeli AI/GenAI oraz zarządzanie ich wdrożeniami na klastrach Kubernetes w architekturze hybrydowej (integracja z systemami on-premise). • Monitoring i Observability: Wdrożenie zaawansowanego monitoringu modeli (wykrywanie Data Drift/Model Drift), logowania i alertowania, aby zapewnić wysoką dostępność usług AI. • Wsparcie techniczne dla AI Act: Implementacja narzędzi do audytowalności modeli, lineage (śledzenie pochodzenia danych) oraz bezpieczeństwa (zarządzanie dostępem, szyfrowanie) zgodnie z wymogami regulacyjnymi. • Optymalizacja kosztów i wydajności: Zarządzanie zasobami chmurowymi Azure, optymalizacja czasu inferencji modeli oraz skalowanie infrastruktury w zależności od obciążenia.

🏢 Summary: Role focused on developing and maintaining data processing modules for a telecommunications network, supporting network quality monitoring, reporting, and SLA settlements. The position involves working with Python and SQL in Linux environments and participating in environment transformation projects. Hybrid work in Warsaw with periodic 24/7 on-call duties. 🗂️ Requirements: Minimum 2 years of experience in Python programming, Practical knowledge of SQL, Experience working in Linux environments, English proficiency at B2 level, Availability for 24/7 on-call duty (approx. 1 week per month), Ability to work in a hybrid model in Warsaw 📃 Skills: Python, SQL, Oracle, Linux, PostgreSQL, Kafka, Kubernetes, Elasticsearch, ETL, DataWarehouse 🏢 Description: Potrzebne kompetencje: Umiejętność programowania Python (min. 2 rok doświadczenia) Znajomość SQL (preferowany Oracle ) Swobodne poruszanie się w środowiskach Linux Zdolności analityczne, komunikatywność i umiejętność pracy w zespole Mile widziana znajomość zasad działania sieci telekomunikacyjnej. Mile widziane doświadczenie z PostgreSQL, Apache Kafka, Kubernetes, Elasticsearch Mile widziana znajomość zasad działania rozwiązań ETL oraz Data Warehouse Znajomość języka angielskiego w zakresie umożliwiającym pracę w środowisku międzynarodowym oraz pracę na dokumentach anglojęzycznych (B2) Zakres odpowiedzialności: Tworzenie nowych modułów przetwarzających dane z sieci telekomunikacyjnej Tworzenie oprogramowania wspierającego proces monitorowania i raportowania jakości sieci i usług oraz związanych z tym rozliczeń SLA Udział w projekcie transformacji środowisk Utrzymanie wyprodukowanych rozwiązań Praca hybrydowa (Warszawa, okolice ronda Daszyńskiego), w uzasadnionych przypadkach dopuszczamy inny model współpracy Możliwość dyżurów telefonicznych 24/7 (średnio tydzień w miesiącu)

🏢 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: Backend Python/Django role focused on designing and developing scalable applications with LLM integrations. The position involves building and maintaining REST APIs, working with PostgreSQL databases, and implementing AI-powered solutions using Anthropic or OpenAI APIs. Hybrid work model in Warsaw with opportunities to work on advanced technological solutions. 🗂️ Requirements: Min. 3 years of experience with Python or similar technology, Very good knowledge of Django, Strong understanding of OOP, Knowledge of design patterns, Very good knowledge of PostgreSQL or similar database, Experience with REST API development, Ability to write clean and optimized code, Very good knowledge of Git or Mercurial, Good knowledge of Unix environment, Knowledge of Python/Django best practices (PEP8), Ability to write unit tests, Experience with Anthropic Claude API or OpenAI API integration, Experience building LLM-based applications (prompt engineering, AI agents, context engineering) 📃 Skills: Python, Django, OOP, PostgreSQL, REST, Git, Mercurial, Unix, PEP8, Testing, Anthropic, OpenAI, LLM, Prompting 🏢 Description: Miejsce współpracy: Warszawa (hybrydowo, współpraca zdalna do 6 dni w miesiącu). Wymagania: Bardzo dobra znajomość Python i/lub podobnej technologii (min. 3 lata doświadczenia łącznie). Bardzo dobra znajomość frameworku Django. Bardzo dobra znajomość OOP. Znajomość wzorców projektowych. Bardzo dobra znajomość PostgreSQL lub pokrewne. Znajomość REST Api. Umiejętność pisania przejrzystego i optymalnego kodu. Bardzo dobra znajomość GIT lub Mercurial. Dobra znajomość środowiska Unix. Dobra znajomość języka angielskiego pozwalająca na pracę z dokumentacją. Znajomość dobrych praktyk w Python / Django (m. in. PEP8). Umiejętność pisania testów jednostkowych. Projektowanie nowych rozwiązań. Znajomość Anthropic Claude API lub OpenAI API (integracja LLM w aplikacjach backendowych). Doświadczenie w budowaniu aplikacji opartych o LLM (prompt engineering, agenty AI, context engineering). Mile widziane: Znajomość uWSGI i Nginx w zakresie konfiguracji i administracji. Znajomość Redis, PostGIS, Elasticsearch oraz Celery, RQ. Znajomość Docker, Kubernetes, Helm, Ansible. Umiejętność optymalizowania zapytań bazodanowych. Znajomość HTML, CSS, LESS, JS. Doświadczenie w analizie wydajności aplikacji z wykorzystaniem Elastic APM. Znajomość koncepcji logging i observability – praca z logami (np. Elasticsearch) oraz monitoringiem aplikacji i infrastruktury (np. Grafana). Doświadczenie w optymalizacji oraz automatyzacji procesów CI/CD. Znajomość narzędzi do monitorowania błędów i diagnostyki aplikacji, takich jak Sentry. Ogólna orientacja w tematyce modeli open-source (Llama, Mistral) lub fine-tuningu. Świadomość zagadnień MLOps (śledzenie eksperymentów, wdrażanie modeli). Oferujemy: Zaawansowany stack technologiczny i interesujące rozwiązania. Współpracę hybrydową z energicznym i profesjonalnym zespołem. Możliwość rozwoju w ramach firmy - regularne szkolenia techniczne. Lokalizację biura nieprzyzwoicie blisko stacji metra Wierzbno. Prywatna opieka medyczna, ubezpieczenie na życie i karta sportowa. 6- godzinne piątki. Nagrody roczne oraz jubileuszowe.

🏢 Summary: IT role focused on designing and developing a modular AI-driven decision system integrating asynchronous communication with AI models and business processes. The project involves building microservices, Big Data processing components, and CI/CD-based deployments in a hybrid work model. Work is delivered in Agile sprints with strong emphasis on automation, scalability, and modern architecture. 🗂️ Requirements: Experience in designing and developing IT systems, Strong knowledge of Java, Strong knowledge of Python, Knowledge of object-oriented programming, Experience with Big Data technologies, Experience in building microservices or REST APIs, Experience with Docker, Experience with Kubernetes, Experience with CI/CD tools, Knowledge of SQL, Experience with PostgreSQL, Providing services from Poland, Hybrid work availability – once a week in Warsaw office 📃 Skills: Java, Python, Hadoop, Spark, Kafka, NiFi, Elasticsearch, Hive, Flink, Docker, Kubernetes, Bamboo, Jenkins, SQL, PostgreSQL, Spring, SpringBoot 🏢 Description: Wymagania must have: • doświadczenie w projektowaniu i programowaniu systemów IT • bardzo dobra znajomość języków Java i Python oraz zasady programowania obiektowego i tworzenia czystego kodu • doświadczenie w pracy z technologiami Big Data jak Hadoop, Spark, Kafka, NiFi, Elasticsearch, Hive, Flink, etc • doświadczenie w tworzeniu mikroserwisów i/lub usług typu REST API • doświadczenie w osadzaniu aplikacji na Docker oraz Kubernetes • doświadczenie w pracy z narzędziami CI/CD (Bamboo, Jenkins) • znajomość SQL oraz doświadczenie z pracą z bazami danych (preferowany PostgreSQL) • mile widziane doświadczenie w tworzeniu oprogramowania z wykorzystaniem Spring Framework, Spring Boot • Świadczenie usług z terytorium Polski • Świadczenie usług hybrydowo - 1 raz w tygodniu z biura w centrum Warszawy Wymagania nice to have • mile widziana znajomość rozwiązań NoSQL (MongoDB, HBase) • mile widziana znajomość IntelliJ IDEA/Pycharm oraz umiejętność pracy z GIT • znajomość języka angielskiego umożliwiająca czytanie dokumentacji technicznej • znajomość metodyki Agile (Scrum) Dołącz do zespołu specjalistów IT i weź udział w tworzeniu innowacyjnego projektu, który łączy sztuczną inteligencję, automatyzację procesów i nowoczesne podejście do architektury systemów. Pracujemy w sprintach dwutygodniowych, co pozwala nam szybko wdrażać pomysły i rozwijać rozwiązania w dynamicznym środowisku. Projekt obejmuje budowę centralnego modułu decyzyjnego, który wybiera najlepsze modele AI i dba o ich skuteczność. Tworzymy także moduł wejściowy do przetwarzania maili, który automatycznie rozpoznaje i klasyfikuje treści, oraz moduł weryfikacji danych, zapewniający zgodność i rzetelność informacji. Kluczowym elementem jest integracja z modelami AI – komunikacja odbywa się w sposób asynchroniczny, a wyniki są przygotowywane tak, by mogły być wykorzystane w dalszych procesach biznesowych. Całość kończy się przekazaniem spójnego komunikatu do systemu który uruchamia kolejne działania. Od strony technologicznej stawiamy na modularność, CI/CD i nowoczesne narzędzia (Kafka, NiFi, HCP), co pozwala łatwo rozwijać system i podłączać nowe modele czy usługi. Projekt przewiduje także przyszłe rozszerzenia, takie jak inteligentne tagowanie dokumentów czy integracja z repozytoriami. To wyjątkowa okazja, aby pracować nad projektem, który realnie przesuwa granice wykorzystania AI w biznesie. Jeśli chcesz rozwijać się w środowisku, gdzie liczy się innowacja, szybkość działania i współpraca zespołowa.

🏢 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 .