LLM / AI Engineer

Nasze wymagania

• Min. 2 lata komercyjnego doświadczenia z LLM — prompt engineering, fine-tuning, ewaluacja
• Solidna znajomość Pythona — piszesz testowalny, czytelny kod, nie tylko skrypty
• Praktyczne doświadczenie z RAG — wiesz co to dense i sparse retrieval i kiedy co wybrać
• Znajomość frameworków agentowych (LangChain, LangGraph, CrewAI lub podobnych)
• Doświadczenie z narzędziami do ewaluacji i obserwowaln ości LLM (Langfuse, RAGAS, Arize lub inne)
• Doświadczenie z vector databases — Qdrant, Weaviate, pgvector lub podobnymi
• Pewna praca w środowisku Linux — bash, SSH, praca na zdalnych maszynach
• Biegła znajomość języka polskiego i angielskiego (komunikacja z zespołem i dokumentacja)

Mile widziane

• Znajomość Google Cloud i ekosystemu Vertex AI (Vertex AI Studio, Matching Engine, Gemini API)
• Doświadczenie z Azure AI / Azure OpenAI Service i integracją z innymi usługami Azure
• Rozumienie koncepcji MLOps — CI/CD dla modeli, wersjonowanie, rejestry artefaktów
• Znajomość konteneryzacji (Docker, Kubernetes) i podstaw IaC (Terraform)

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie i implementacja systemów agentowych opartych na LLM (multi-agent, tool-use, memory)
• Budowanie i optymalizacja pipeline’ów RAG — chunking, embedding, re-ranking, hybrid search
• Ewaluacja i monitorowanie jakości systemów AI przy użyciu narzędzi takich jak Langfuse i RAGAS
• Codzienna praca w środowisku Linux — skrypty, automatyzacja, debugowanie na serwerach
• Utrzymanie stabilności i obserwowaln ości modeli na produkcji (logi, traces, alerty)
• Ścisła współpraca z product ownerem i innymi inżynierami — po polsku i angielsku

O projekcie

Tak organizujemy naszą pracę

Takie dajemy możliwości rozwoju

• czas na rozwój Twoich pomysłów
• firma wspiera projekty open source
• konferencje w Polsce
• mentoring
• przestrzeń do eksperymentowania
• szkolenia wewnątrzfirmowe
• szkolenia zewnętrzne
• treningi umiejętności miękkich
• wsparcie merytoryczne od liderów technologicznych
• wsparcie w przygotowaniu do bycia prelegentem
• wymiana wiedzy technicznej w firmie

To oferujemy

• Roczny budżet na kursy i szkolenia.
• Elastyczne środowisko pracy - 100% zdalnie lub hybrydowo.
• Karta Multisport.
• Solidne wsparcie merytoryczne i praktyczne – jesteśmy oddani ciągłemu uczeniu się.
• Pracę w szybko rozwijającej się branży związanej z AI, ML i Data Science.

Benefity

• dofinansowanie zajęć sportowych
• elastyczny czas pracy

Etapy rekrutacji

• 1.
  Rozmowa wstępna
• 2.
  Rozmowa techniczna
• 3.
  Rozmowa techniczna

NUMLABS sp. z o.o.