AI Agents & LLM Engineer
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w Software Engineering, Machine Learning, Data Science lub rolach związanych z AI
- doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu produkcyjnych aplikacji opartych na AI agents i LLM
- dogłębne zrozumienie architektur Transformer, RAG, embeddings, vector databases, prompt engineeringu i agent orchestration
- ekspercki poziom Pythona i nowoczesnych frameworków AI
- doświadczenie z LangChain, LangGraph, SmolAgents, Google ADK, CrewAI lub podobnymi
- praktyczna wiedza o budowie autonomicznych i multi-agent systemów
- doświadczenie z CI/CD, DevOps i platformami MLOps (MLflow, Airflow lub podobne)
- płynny angielski w mowie i piśmie
Opis stanowiska
T-Mobile szuka AI Agents & LLM Engineera do zespołu rozwijającego produkcyjne rozwiązania oparte na ML, LLM i agentach AI. Odpowiadasz za pełny cykl życia modeli — od designu i treningu po integrację z produktami klienckimi — w tym RAG, agentic workflows, multi-agent architectures i MLOps/LLMOps. To rola dla kogoś, kto łączy eksperckie umiejętności w Pythonie z doświadczeniem w budowie autonomicznych systemów AI na produkcji. Szczera uwaga: 'end-to-end lifecycle' i 'complex problems' sugerują bardzo szeroki zakres odpowiedzialności — warto dopytać, jak wygląda podział pracy z zespołem data science i IT.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
end-to-end lifecycle of our cutting-edge models
Może oznaczać pełną odpowiedzialność za model, od pomysłu do produkcji, co jest bardzo szerokie i może wymagać pracy nad wieloma aspektami, które nie są jasno określone.
🔴
thrive on solving complex problems using AI agents & LLMs
Sugestia, że problemy będą bardzo trudne i wymagające, a niekoniecznie standardowe zastosowania technologii.
🟡
expert-level Python skills
Może oznaczać zarówno bardzo zaawansowane umiejętności programistyczne, jak i po prostu biegłość w używaniu Pythona do zadań związanych z AI.
🟢
tangible production value
Może oznaczać, że oczekuje się od kandydata bezpośredniego wpływu na działające produkty, a nie tylko prace badawcze.
🟡
enterprise production applications
Wskazuje na konieczność pracy nad rozwiązaniami, które muszą być stabilne, skalowalne i spełniać wysokie wymagania biznesowe.