Senior GenAI Engineer

As a Senior GenAI Engineer, you will lead the development of LLM-powered applications and GenAI features, driving innovation in data analytics for clients. This role demands deep expertise in AI/ML, Python, and LLMOps, with a focus on building scalable, ethical AI solutions using advanced frameworks.

Responsibilities

• Understand requirements, build, and fine-tune LLM-powered GenAI assistants and features for industry workflows.

• Use frameworks like LangChain or LlamaIndex, and RAG pipelines to build assistants grounded in private/business data.

• Develop intelligent prompt strategies, few-shot examples, and persona models for assistant behavior.

• Integrate AI assistants into web/mobile apps, chat interfaces, or enterprise tools.

• Experiment with open and commercial LLMs (e.g., GPT-4o, Claude, Mistral, LLaMA, Gemini).

• Design and manage vector databases (e.g., Pinecone, Weaviate, Qdrant) for context-aware retrieval.

• Implement LLMOps practices including monitoring, prompt versioning, evaluation, and A/B testing.

• Collaborate with frontend engineers, UI/UX designers, and product managers to ship intelligent experiences.

• Work on multi-modal assistants (text + vision + audio) where applicable.

• Ensure security, ethical use, and performance monitoring of AI-powered features.

• Stay updated with the latest in LLMs, agentic frameworks, and multi-modal GenAI trends.

• Mentor junior engineers and guide CI/CD pipelines using MLOps/LLMOps.

Job Requirements

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, AI/ML, Engineering, Mathematics, or related fields.

• 7+ years of software engineering or AI/ML development experience, with at least 4 years in GenAI/LLM applications.

• Proficiency in Python and API frameworks like FastAPI or Flask.

• Strong understanding of LLMs, embeddings, vector stores, and prompt engineering.

• Experience with GCP/AWS cloud platforms and data preprocessing/feature engineering.

• Expertise in statistical analysis and classic AI/ML models.

• Strong analytical and problem-solving skills.

• Excellent communication skills for technical and non-technical audiences.

• Proven ability to work independently and lead teams.

Preferred Skills:

• Hands-on with LangChain, Semantic Kernel, Crew AI for agentic workflows and Agentic AI solutions.

• Experience in fine-tuning LLMs and multi-agent systems.

Benefits

General benefits - depends on the form of employment 

• Hybrid work model combining office & remote work 

• Attractively located office with collaboration spaces

• Onsite parking space for employees

• Referral program with financial bonus 

• Life Insurance

• Budget for development (including language courses and others), clear career path with the possibility to gain experience in international environment 

• Access to internal Learning Platform with multiple trainings oriented for professional growth 

Lifestyle benefits: 

• Access to MyBenefit platform (Multisport included) 

• Team Building activities 

• Charity initiatives 

• Working environment promoting diversity and inclusion 

Health benefits: 

• Private medical care - Platinum Package