Twój zakres obowiązków:

  • Projektowanie i rozwój usług w Pythonie, głównie w Google Cloud i on-prem

  • Budowa rozwiązań opartych na LLM-ach: integracje z API dostawców, RAG, przetwarzanie dokumentów, automatyzacja procesów wewnętrznych

  • Mierzenie jakości tych rozwiązań: zestawy testowe, evaluacje, monitoring kosztów i opóźnień po wdrożeniu

  • Rozmowy z działami biznesowymi o tym, gdzie AI naprawdę coś zmieni, a gdzie doda tylko kosztu i ryzyka

  • Analiza i porównywanie narzędzi AI dostępnych na rynku, w tym warunków licencyjnych i tego, co dostawca robi z przekazanymi danymi

  • Prowadzenie PoC, ze naszymi zespołąmi albo z firmami zewnętrznymi, z jasnym kryterium "działa / nie działa"

  • Testy, przeglądy kodu, dokumentacja, dbanie o standardy w zespole

  • Współpraca z Działem Prawnym, Bezpieczeństwa oraz Technologii przy wdrożeniach

  • Organizacja szkoleń i warsztatów wewnętrznych dla użytkowników końcowych

Nasze wymagania

  • Bardzo dobra znajomość Pythona i minimum 4 lata pracy przy systemach utrzymywanych dłużej niż jeden kwartał

  • Praktyczne doświadczenie z co najmniej jedną chmurą publiczną: GCP, AWS albo Azure

  • Coś zbudowanego na modelach językowych i puszczonego na produkcję, z realnymi użytkownikami (na rozmowie zapytamy, jak mierzyłeś jakość, ile to kosztowało i co poszło nie tak)

  • Rozumienie, gdzie modele językowe zawodzą, i umiejętność zaprojektowania systemu, który to przewiduje

  • Umiejętność wyjaśnienia, dlaczego twój kod wygląda tak, a nie inaczej, i czytania kodu, którego sam nie napisałeś

  • Znajomość dobrych praktyk: testy automatyczne, CI/CD, kontrola wersji, przeglądy kodu

  • Świadomość ograniczeń wynikających z RODO i zasad bezpieczeństwa informacji przy przetwarzaniu danych w usługach zewnętrznych

  • Umiejętność jasnego i przystępnego wyjaśniania zagadnień technicznych osobom nietechnicznym, zarówno podczas spotkań, jak i szkoleń.

  • Samodzielność w prowadzeniu tematu od rozmowy z biznesem do wdrożenia

  • Bardzo dobra znajomość angielskiego

Mile widziane

  • Doświadczenie w DevOps: Docker, Kubernetes, Terraform, budowanie pipeline'ów

  • Znajomość Vertex AI, API OpenAI albo Azure AI, oraz certyfikaty GCP

  • Doświadczenie z narzędziami do evaluacji i obserwowalności modeli

  • Doświadczenie w zarządzaniu zespołem

  • Doświadczenie w sektorze bankowym lub fintech

  • Prowadzenie szkoleń i warsztatów wewnętrznych

  • Certyfikaty z bezpieczeństwa informacji lub ochrony danych, np. ISO 27001

  • SQL i doświadczenie z przetwarzaniem danych

To oferujemy

  • Zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę

  • Pakiet benefitów, m.in. prywatną opiekę medyczną i grupowe ubezpieczenie na życie

  • Pracę hybrydową: 2 dni z domu, 3 dni z biura w Warszawie

  • Realny rozwój zawodowy pod okiem ekspertów, którzy chętnie dzielą się wiedzą

  • Przyjazną atmosferę pracy, my naprawdę lubimy ze sobą pracować

Umowa o pracę