AI Developer
⚲ Warszawa
160 - 190 PLN netto (B2B)
Wymagania
- AI
Opis stanowiska
AI Developer (Azure)
Lokalizacja: Warszawa (model hybrydowy: minimum 1 dzień w tygodniu w biurze)
Umowa B2B: 160–190 PLN/h
Poszukujemy doświadczonego AI Developera, który będzie projektował, wdrażał i utrzymywał rozwiązania oparte o Azure AI Foundry oraz modele LLM wykorzystywane w kluczowych procesach ubezpieczeniowych. Rola obejmuje pracę end‑to‑end: od prototypowania, przez integracje i MLOps, po stabilną produkcję i zgodność z regulacjami. Zespół pracuje nad agentami, RAG, automatyzacją procesów oraz bezpiecznym wdrażaniem AI w środowisku chmurowym Microsoft.
Zakres obowiązków:
• Projektowanie, implementacja i utrzymanie usług AI/LLM na Azure (inferencja, orkiestracja przepływów, RAG, agenci)
• Tworzenie i optymalizacja promptów, wersjonowanie, ewaluacja i monitoring jakości
• Integracja z systemami dziedzinowymi (API), budowa pipelines MLOps i CI/CD
• Zapewnienie zgodności z Data and AI Governance: dokumentacja, nadzór ludzki, testy, transparentność
• Optymalizacja kosztów i niezawodności (observability, alerting, SLO/SLA)
• Budowa i rozwój baz wiedzy wykorzystywanych przez rozwiązania AI
• Projektowanie rozwiązań na styku Azure AI Foundry, Power Platform i RPA
• Transfer wiedzy, przygotowywanie dokumentacji technicznej, wzorców i dobrych praktyk
Wymagania (must have):
• Doświadczenie z usługami Azure AI/ML: Azure AI Foundry/Studio, Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Machine Learning, rejestry modeli, monitoring
• Bardzo dobra znajomość Python lub .NET (C#)
• Doświadczenie z RAG: wektory, indeksy, normalizacja dokumentów
• MLOps/DevOps dla AI: Git, Azure DevOps lub GitHub Actions, IaC (Bicep/Terraform)
• Zaawansowane techniki podziału i preprocessingu dokumentów (recursive, semantic, layout‑aware chunking)
• Doświadczenie z multi-step retrieval
• Doświadczenie z re-rankingiem i poprawą jakości agentów
• Optymalizacja kosztowa rozwiązań RAG
• Wdrażanie RAG w dużej skali
• Doświadczenie w transferze wiedzy i tworzeniu dokumentacji technicznej
• Świadczenie usług z terytorium Polski
• Praca hybrydowa: minimum 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie
Mile widziane:
• Doświadczenie z agentami AI (frameworki, ewaluacja)
• Integracja z APIM, Functions, AKS/ACI
• Znajomość wzorców niezawodności (retry, circuit breaker)
• Praktyka w bezpieczeństwie danych: PII, RODO, red teaming, filtrowanie treści
Oferujemy:
• Pracę w środowisku opartym o najnowsze usługi Azure AI
• Realny wpływ na architekturę i kierunek rozwoju rozwiązań AI
• Możliwość pracy z agentami, RAG, MLOps i zaawansowanymi komponentami Azure
• Współpracę z doświadczonymi architektami, prawnikami, bezpieczeństwem i właścicielami produktów
• Model hybrydowy: minimum 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie
• Pakiet medyczny Luxmed oraz karta Multisport
Zapraszamy do odwiedzenia naszej strony www.antal.pl
Lokalizacja: Warszawa (model hybrydowy: minimum 1 dzień w tygodniu w biurze)
Umowa B2B: 160–190 PLN/h
Poszukujemy doświadczonego AI Developera, który będzie projektował, wdrażał i utrzymywał rozwiązania oparte o Azure AI Foundry oraz modele LLM wykorzystywane w kluczowych procesach ubezpieczeniowych. Rola obejmuje pracę end‑to‑end: od prototypowania, przez integracje i MLOps, po stabilną produkcję i zgodność z regulacjami. Zespół pracuje nad agentami, RAG, automatyzacją procesów oraz bezpiecznym wdrażaniem AI w środowisku chmurowym Microsoft.
Zakres obowiązków:
• Projektowanie, implementacja i utrzymanie usług AI/LLM na Azure (inferencja, orkiestracja przepływów, RAG, agenci)
• Tworzenie i optymalizacja promptów, wersjonowanie, ewaluacja i monitoring jakości
• Integracja z systemami dziedzinowymi (API), budowa pipelines MLOps i CI/CD
• Zapewnienie zgodności z Data and AI Governance: dokumentacja, nadzór ludzki, testy, transparentność
• Optymalizacja kosztów i niezawodności (observability, alerting, SLO/SLA)
• Budowa i rozwój baz wiedzy wykorzystywanych przez rozwiązania AI
• Projektowanie rozwiązań na styku Azure AI Foundry, Power Platform i RPA
• Transfer wiedzy, przygotowywanie dokumentacji technicznej, wzorców i dobrych praktyk
Wymagania (must have):
• Doświadczenie z usługami Azure AI/ML: Azure AI Foundry/Studio, Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Machine Learning, rejestry modeli, monitoring
• Bardzo dobra znajomość Python lub .NET (C#)
• Doświadczenie z RAG: wektory, indeksy, normalizacja dokumentów
• MLOps/DevOps dla AI: Git, Azure DevOps lub GitHub Actions, IaC (Bicep/Terraform)
• Zaawansowane techniki podziału i preprocessingu dokumentów (recursive, semantic, layout‑aware chunking)
• Doświadczenie z multi-step retrieval
• Doświadczenie z re-rankingiem i poprawą jakości agentów
• Optymalizacja kosztowa rozwiązań RAG
• Wdrażanie RAG w dużej skali
• Doświadczenie w transferze wiedzy i tworzeniu dokumentacji technicznej
• Świadczenie usług z terytorium Polski
• Praca hybrydowa: minimum 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie
Mile widziane:
• Doświadczenie z agentami AI (frameworki, ewaluacja)
• Integracja z APIM, Functions, AKS/ACI
• Znajomość wzorców niezawodności (retry, circuit breaker)
• Praktyka w bezpieczeństwie danych: PII, RODO, red teaming, filtrowanie treści
Oferujemy:
• Pracę w środowisku opartym o najnowsze usługi Azure AI
• Realny wpływ na architekturę i kierunek rozwoju rozwiązań AI
• Możliwość pracy z agentami, RAG, MLOps i zaawansowanymi komponentami Azure
• Współpracę z doświadczonymi architektami, prawnikami, bezpieczeństwem i właścicielami produktów
• Model hybrydowy: minimum 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie
• Pakiet medyczny Luxmed oraz karta Multisport
Zapraszamy do odwiedzenia naszej strony www.antal.pl
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
praca end‑to‑end
Oczekuje się, że będziesz odpowiedzialny za cały cykl życia projektu, od pomysłu do wdrożenia i utrzymania, co może oznaczać szeroki zakres obowiązków i potencjalnie brak specjalizacji.
🔴
stabilną produkcję
Może oznaczać, że obecne rozwiązania są niestabilne lub wymagają ciągłych interwencji, a Twoim zadaniem będzie ich naprawa.
🟡
bezpiecznym wdrażaniem AI w środowisku chmurowym Microsoft
Podkreśla potrzebę ostrożności i zgodności z regulacjami, co może oznaczać dodatkowe procedury i ograniczenia w pracy.
🟡
Zapewnienie zgodności z Data and AI Governance: dokumentacja, nadzór ludzki, testy, transparentność
Wskazuje na dużą wagę formalności i procesów związanych z danymi i AI, co może oznaczać znaczną ilość pracy administracyjnej i dokumentacyjnej.
🟡
Projektowanie rozwiązań na styku Azure AI Foundry, Power Platform i RPA
Sugeruje potrzebę integracji różnych technologii, co może wymagać wszechstronności i umiejętności pracy z różnymi narzędziami, nawet jeśli nie są one głównym obszarem specjalizacji.