AI developer (Azure AI Foundry)

B2B, stawka 145 zł/h + VAT tryb: hybryda, Warszawa, Rondo Daszyńskiego Poszukujemy AI Developera, który będzie projektował i wdrażali rozwiązania oparte o Azure AI Foundry w środowisku chmurowym Microsoft. Dołączysz do zespołu, który buduje i utrzymuje rozwiązania oparte na modelach AI/LLM w chmurze Azure – od prototypu do stabilnej produkcji. Pracujemy nad integracją agentów, RAG, automatyzacją procesów oraz bezpiecznym i zgodnym z regulacjami wdrażaniem AI w krytycznych procesach ubezpieczeniowych. W praktyce korzystamy z komponentów platformy (m.in. Azure AI Foundry / Agent Service, Azure AI Search, rejestry promptów oraz ewaluacje jakości).   Główne odpowiedzialności • Projektowanie, implementacja i utrzymanie usług AI/LLM na Azure (inferencja, orkiestracja przepływów, RAG, agenci). • Tworzenie i optymalizacja promptów oraz ich wersjonowanie, ewaluacja i monitoring jakości odpowiedzi modeli. • Integracja z systemami dziedzinowymi (API), budowa pipelines MLOps i CI/CD dla komponentów AI/ML. • Zapewnienie zgodności z ramami Data & AI Governance (w tym wymogami AI Act dla rozwiązań wysokiego i ograniczonego ryzyka) – dokumentacja, nadzór ludzki, testy i transparentność. • Optymalizacja kosztów i niezawodności (observability, alerting, SLO/SLA), wsparcie incydentów produkcyjnych. • Współpraca z właścicielami produktów, architektami, prawnikami i bezpieczeństwem – od koncepcji po roll‑out.   Wymagania • Doświadczenie min. 5 lat. • Praktyka w pracy z Azure przy co najmniej kilku usługach z obszaru AI/ML: Azure AI Foundry / Azure AI Studio, Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Machine Learning, rejestry modeli, monitorowanie i ewaluacja. • Silne programowanie w Python (preferowane) lub .NET (C#) – tworzenie usług, SDK/REST, testy automatyczne. • Doświadczenie z RAG (wektory, indeksy, normalizacja dokumentów) oraz praktykami prompt‑engineeringu. • MLOps/DevOps dla AI: repozytoria (Git), pipelines (Azure DevOps/GitHub Actions), IaC (Bicep/Terraform), reużywalne artefakty. • Doświadczenie w stosowaniu zaawansowanych technik podziału i preprocessingu dokumentów (recursive/semantive/layout-aware chunking). • Doświadczenie z zaawansowanymi metodami wyszukiwania dokumentów (multi-step retrieval). • Doświadczenie z re-rankingiem i poprawą jakości odpowiedzi rozwiązań agentowych. • Doświadczenie w optymalizacji kosztowej rozwiązań RAGowych. • Doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań RAGowych w dużej skali.   Mile widziane • Doświadczenie z agentami AI (np. orchestration/agent frameworks, ewaluacja agentów). • Integracja z APIM, Functions, AKS/ACI, wzorce niezawodności (retry, circuit breaker). • Praktyka w bezpieczeństwie danych (PII, RODO, red teaming dla LLM, filtrowanie treści).