AI/ML Engineer – Generative AI Projects

Everything is possible with the right people

In4ge jest firmą rekrutacyjną, w której wierzymy, że wszystko jest możliwe dzięki odpowiednim ludziom. Naszym celem jest połączenie najbardziej utalentowanych pracowników z odpowiednimi firmami, tworząc synergiczne relacje, które przyczyniają się do wzrostu i sukcesu każdej ze stron. Uważamy, że prawdziwą wartość stanowią ludzie pracujący wspólnie w atmosferze wzajemnego szacunku i zaufania.

AI/ML Engineer – Generative AI Projects

Szukamy doświadczonego AI/ML Engineera do projektów z obszaru Generative AI opartych o LLM, chatboty, agentów AI i RAG.

W tym projekcie nie poszukujemy osób z doświadczeniem wyłącznie w klasycznym ML, Computer Vision, automatyzacji czy robotyce. CV musi jasno dokumentować zaangażowanie w projekty GenAI.

Twoje zadania:

• Projektowanie, trenowanie i wdrażanie modeli opartych o LLM oraz systemów typu RAG.
• Budowanie chatbotów i agentów AI wspierających różne procesy użytkownika i biznesu.
• Integracja rozwiązań AI z aplikacjami webowymi i backendowymi.
• Optymalizacja modeli pod kątem jakości predykcji, czasu odpowiedzi i kosztów działania.
• Współpraca z zespołami Data Science, MLOps oraz Product nad pełnym cyklem życia rozwiązań.

Wymagania:

• Minimum 10 lat doświadczenia zawodowego w AI/ML.
• Udokumentowane doświadczenie z Generative AI – LLM, chatbotami, agentami AI i RAG.
• Bardzo dobra znajomość Python i bibliotek ML (Transformers, PyTorch, TensorFlow).
• Praktyka z bazami wektorowymi (np. Pinecone, Weaviate, FAISS).
• Znajomość praktyk MLOps i wdrażania modeli do środowisk produkcyjnych (chmura, CI/CD, monitoring).

Mile widziane:

• Praca z OpenAI API, LangChain, LlamaIndex, Hugging Face.
• Doświadczenie z projektami AI dla klientów enterprise.
• Znajomość architektury mikroserwisowej i rozwiązań chmurowych (AWS/GCP/Azure).

Oferujemy:

• Udział w różnorodnych projektach GenAI z dopasowaniem do Twoich kompetencji.
• Pracę w zespołach złożonych z ekspertów AI/ML, backendu i produktu.
• Realny wpływ na wybór projektu oraz architekturę techniczną rozwiązań.
• Nowoczesny stack technologiczny i środowiska eksperymentalne R&D.
• W pełni zdalny model pracy, elastyczne godziny, wysoka niezależność.
• Atrakcyjne stawki i możliwość długofalowej współpracy.