Python Engineer (AI/ML + GenAI)

Python

Python Engineer (AI/ML + GenAI)

Python

Flory 9, Warszawa

1dea

Full-time
B2B, Permanent
Senior
Hybrid
22 000 - 27 700 PLN
Net per month - B2B
15 000 - 22 000 PLN
Gross per month - Permanent

Tech stack

    Python

    advanced

    Kafka

    regular

    TensorFlow

    regular

    Docker

    regular

    Kubernetes

    regular

    AWS/Azure

    nice to have

Job description

Kto? Firma technologiczna z wieloletnim doświadczeniem w świadczeniu usług konsultingowych, inżynieryjnych i data science (branże: tech, finanse, retail).

Kogo? Python Developera z doświadczeniem w ML/AI, który dołączy do międzynarodowego zespołu tworzącego innowacyjne rozwiązania oparte na GenAI dla sektora rozrywkowego (m.in. platformy streamingowe).


Stack technologiczny:

Python, Kafka, PyTorch, TensorFlow, OpenAI/Claude, LangChain, AWS/Azure, REST API, MongoDB, Snowflake, Databricks, Docker, Kubernetes, CI/CD


Zakres obowiązków:

  • Projektowanie i implementacja skalowalnych aplikacji AI/ML
  • Tworzenie usług backendowych i potoków danych w Pythonie z użyciem Kafki
  • Integracja modeli LLM z rzeczywistymi procesami biznesowymi (RAG, embeddings, prompt engineering)
  • Rozwój API i mikrousług w środowisku chmurowym (AWS lub Azure)
  • Współpraca z zespołami Data Science przy wdrażaniu modeli GenAI do produkcji


Wymagania:

  • Min. 2 lata doświadczenia w projektach AI/ML w środowiskach produkcyjnych
  • Bardzo dobra znajomość Pythona (preferowany), lub Java/C#
  • Doświadczenie z bibliotekami ML (PyTorch, TensorFlow)
  • Znajomość mikrousług, REST API, Kafka
  • Praktyka z chmurą (AWS/Azure) i bazami danych (SQL/NoSQL: MongoDB, Snowflake, Databricks)
  • Doświadczenie z LLM/GenAI: OpenAI, Claude, embeddings, RAG, prompt engineering
  • Gotowość do pracy z częściowym pokryciem Pacific Time (praca do około 19:00 PL time, elastyczne godziny startu, można rozłożyć na pracę rano oraz po 16)


Mile widziane:

  • Doświadczenie z Big Data (Spark, Hadoop)
  • Znajomość narzędzi GenAI: LangChain, LangGraph, Copilot, wektorowe bazy danych
  • Praktyka z architekturami niskich opóźnień i systemami bezpiecznymi
  • Znajomość Dockera, Kubernetesa, CI/CD
  • Doświadczenie w środowiskach startupowych/inkubacyjnych
Published: 28.08.2025
Office location