Lead AWS AI Engineer

Zakres obowiązków
  • Projektowanie i nadzór architektoniczny nad złożonymi rozwiązaniami AI/LLM w środowiskach chmurowych i on-premise
  • Budowa i wdrażanie zaawansowanych rozwiązań generatywnych (GenAI), w tym: systemy RAG (Retrieval-Augmented Generation), architektury agentowe i orkiestracja agentów (LangChain, LangGraph, Haystack, Semantic Kernel), rozwiązania multimodalne (tekst, obraz, dźwięk, wideo)
  • Projektowanie i prowadzenie projektów end-to-end – od analizy i PoC po wdrożenie w środowisku produkcyjnym
  • Konsultacje i doradztwo dla klientów biznesowych – identyfikacja przypadków użycia AI, tworzenie business case’ów, ewaluacja wartości biznesowej
  • Prowadzenie ewaluacji nowych technologii AI/LLM (open-source i komercyjnych, m.in. Hugging Face, OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral, Google, Cohere)
  • Wdrażanie i optymalizacja procesów MLOps/LLMOps (monitorowanie modeli, automatyzacja retrainingu, champion-challenger)
  • Merytoryczne kierowanie zespołami inżynierskimi wdrażającymi rozwiązania AI, mentoring i wsparcie w podejmowaniu decyzji technologicznych
Poszukiwane kompetencje
  • Wykształcenie wyższe (informatyka, data science, matematyka, ekonometria, metody ilościowe lub pokrewne)
  • Bardzo dobra znajomość AWS, w szczegołności AWS SageMaker oraz Bedrock
  • Minimum 5–7 lat doświadczenia w realizacji i wdrażaniu projektów AI, w tym min. 3 lata pracy z LLM
  • Doświadczenie w projektowaniu architektury rozwiązań AI/LLM na poziomie enterprise
  • Biegła znajomość Python oraz praktyczne doświadczenie z frameworkami AI/ML
  • Dogłębna wiedza w zakresie: RAG, prompt engineering, fine-tuning i adaptery (LoRA, PEFT), trenowania i ewaluacji modeli językowych (NLP, LLM, multimodalne), orkiestracji agentów i workflow AI
  • Doświadczenie w przygotowaniu danych na potrzeby rozwiązań AI (ETL, SQL, data pipelines, embeddingi, czyszczenie danych tekstowych i multimodalnych)
  • Umiejętność doboru odpowiednich modeli LLM do konkretnych zadań w oparciu o benchmarki, metryki jakościowe, koszty i wymagania biznesowe
  • Znajomość najlepszych praktyk inżynierskich: CI/CD, code review, testowanie, GitLab/GitHub
  • Umiejętność analitycznego myślenia i tłumaczenia złożonych koncepcji AI w prosty sposób dla biznesu
  • Bardzo dobra znajomość języka angielskiego (C1)
Oferujemy
  • Udział w zróżnicowanych i zaawansowanych technologicznie projektach Data Science i GenAI
  • Nowoczesny stack technologiczny i otwartość na wdrażanie nowych rozwiązań
  • Pracę w zespole kompetencyjnym Data Science/AI
  • Prywatna opieka medyczna i karta sportowa
  • Elastyczny czas pracy i możliwość 100% pracy zdalnej
  • Spotkania integracyjne oraz niezapomniane imprezy firmowe
Data ostatniej modyfikacji piątek, 30 stycznia 2026