Azure AI Engineer (.NET / Agentic Systems)

Nasze wymagania

• minimum 5 lat doświadczenia w roli seniorskiej, liderskiej lub architektonicznej w obszarze rozwiązań chmurowych,
• bardzo dobrą znajomość usług Azure, architektury mikroserwisowej oraz zarządzania API,
• znajomość protokołu MCP / Model Context Protocol lub podobnych protokołów kontekstowych oraz doświadczenie w wykorzystaniu narzędzi machine learning i AI API w środowiskach produkcyjnych,
• doświadczenie z bazami wektorowymi oraz technikami wyszukiwania semantycznego, np. Azure AI Search, w systemach RAG / Retrieval-Augmented Generation,
• doświadczenie z architekturą multi-tenant, obejmującą separację kontekstu, izolację danych i polityki dostępu w środowiskach SaaS,
• znajomość wzorców orkiestracji agentów AI, takich jak routing, zarządzanie pamięcią, wykorzystanie narzędzi czy human-in-the-loop,
• praktyczne doświadczenie z modelami konwersacyjnymi i dialogowymi, w tym fine-tuningiem, RLHF oraz prompt engineeringiem dla LLM,
• znajomość relacyjnych i nierelacyjnych baz danych, takich jak Azure SQL i Cosmos DB, oraz narzędzi analitycznych,
• doświadczenie w ocenie jakości modeli AI, projektowaniu eksperymentów oraz definiowaniu metryk dla systemów ML,
• znajomość metodyk Agile, praktyk DevOps i nowoczesnych narzędzi wykorzystywanych w procesie tworzenia oprogramowania,
• doświadczenie w budowie frameworków lub platform aplikacyjnych,
• umiejętność analitycznego myślenia, rozwiązywania problemów oraz prowadzenia zespołów technicznych,
• zainteresowanie nowymi technologiami i śledzenie najnowszych trendów rynkowych,
• doświadczenie w budowie aplikacji klasy Enterprise SaaS,
• doświadczenie w projektowaniu rozwiązań odpornych na duże wolumeny danych i zapewniających wysoką dostępność,
• bardzo dobre umiejętności komunikacyjne,
• dbałość o szczegóły,
• znajomość języka polskiego na poziomie C1+ oraz języka angielskiego na poziomie B2+ w mowie i piśmie,
• możliwość pracy w modelu hybrydowym z Białegostoku lub okolic — minimum 3 dni w tygodniu z biura,
• wykształcenie wyższe techniczne, najlepiej informatyczne lub pokrewne.

Mile widziane

• doświadczenie w integracji systemów enterprise przez API, np. Microsoft 365 Graph API lub ServiceNow REST API, jako developer connectorów lub integracji MCP,
• znajomość MLOps, w tym wdrażania i monitorowania modeli produkcyjnych z wykorzystaniem Azure ML i pipeline’ów CI/CD,
• doświadczenie z systemami multi-agentowymi klasy enterprise,
• doświadczenie na stanowisku Senior Data Scientist lub Senior ML Engineer,
• publikacje naukowe lub udział w projektach badawczo-rozwojowych z obszaru AI i ML,
• doświadczenie w analizie i przygotowywaniu dużych zbiorów danych, ETL/ELT, obejmujące czyszczenie, transformację i walidację jakości danych,
• doświadczenie z modelami multimodalnymi obejmującymi co najmniej dwa obszary: tekst, mowę / ASR/TTS, obraz lub wideo,
• znajomość zagadnień związanych z bezpieczeństwem AI i zgodnością regulacyjną, np. RODO i AI Act,
• certyfikaty Azure, takie jak AI Engineer Associate / AI-102, Data Scientist Associate / DP-100, Developer Associate / AZ-204, Solutions Architect Expert / AZ-305 lub równoważne.

Twój zakres obowiązków

• wykorzystywanie swojej wiedzy z zakresu cloud computingu, integracji systemów oraz rozwoju oprogramowania,
• projektowanie i implementowanie algorytmów dla MCP Graph Broker — jednego z pierwszych tego typu rozwiązań dla środowisk enterprise w Polsce,
• prowadzenie prac badawczo-rozwojowych nad integracją agentów AI z Knowledge Graphs oraz rozwijanie modeli wspierających zarządzanie kontekstem w czasie rzeczywistym,
• współtworzenie kierunku rozwoju technologicznego projektu i wdrażanie innowacyjnych rozwiązań AI w środowisku enterprise.

O projekcie

To oferujemy

• wynagrodzenie 20 000–25 000 PLN netto na B2B lub odpowiednik na umowie o pracę oraz 12-miesięczny kontrakt z możliwością przedłużenia,
• pracę przy rozwoju rozproszonego systemu chmurowego klasy enterprise, w którym AI jest częścią architektury, a nie tylko dodatkową funkcją,
• realny wpływ na architekturę platformy używanej przez setki tysięcy pracowników,
• możliwość pracy z rozwiązaniami Azure, najnowszymi modelami LLM oraz narzędziami MLOps,
• przestrzeń do wielokierunkowego rozwoju zawodowego, certyfikacji i wymiany wiedzy,
• elastyczny model pracy hybrydowej,
• pakiet benefitów obejmujący prywatną opiekę medyczną i kartę Multisport.

Benefity

• dofinansowanie zajęć sportowych
• prywatna opieka medyczna
• elastyczny czas pracy
• spotkania integracyjne