AI Developer (LLM, Azure)
⚲ Warszawa
160–190 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia na stanowisku AI Engineer / AI Developer lub pokrewnym
- min. 1 rok doświadczenia przy rozwiązaniach wdrożonych produkcyjnie
- praktyczne doświadczenie z GenAI, LLM, AI Agentami i orkiestracją procesów AI
- doświadczenie z RAG, prompt engineering oraz ewaluacją jakości odpowiedzi modeli
- doświadczenie w integracji rozwiązań AI z systemami biznesowymi
- wykształcenie wyższe techniczne
- angielski min. B2
- gotowość do pracy hybrydowej w Warszawie: 3 dni stacjonarnie, 2 zdalnie
Opis stanowiska
Praca przy projektach GenAI w ekosystemie obsługi szkód dla klienta z branży ubezpieczeniowej — budowa rozwiązań opartych na LLM, agentach AI i RAG, wdrażanych produkcyjnie na Azure. Będziesz projektować i integrować aplikacje AI z systemami biznesowymi, pracować z Azure AI Foundry, Azure OpenAI i Azure Machine Learning oraz dbać o MLOps/LLMOps. To oferta dla samodzielnego inżyniera, który ma już za sobą wdrożenia produkcyjne AI i chce pracować hybrydowo z Warszawy. Uwaga: fragment opisu obowiązków w oryginale jest urwany („Rozwój aplikacji wykorzystujących mod”), co może sugerować niedoprecyzowany zakres pracy.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Rozwój aplikacji wykorzystujących mod
Fragment opisu obowiązków jest niekompletny, co może sugerować niedoprecyzowanie zakresu pracy lub pośpiech w tworzeniu ogłoszenia.
🟡
Samodzielność, proaktywność i odpowiedzialność za realizowane rozwiązania.
Oczekuje się, że kandydat będzie w stanie samodzielnie rozwiązywać problemy i podejmować decyzje bez ciągłego nadzoru.
🟡
Minimum rok doświadczenia przy rozwiązaniach wdrożonych produkcyjnie.
Wymagane jest doświadczenie w pracy z systemami, które są już aktywnie używane przez użytkowników końcowych, a nie tylko w fazie prototypowania.
🟡
Gotowość do pracy w Warszawie w modelu hybrydowym: 3 dni stacjonarnie i 2 dni zdalnie.
Firma oczekuje fizycznej obecności w biurze przez większość tygodnia pracy, co ogranicza elastyczność pracy zdalnej.
🟡
Realizacja zaawansowanych projektów związanych ze sztuczną inteligencją w ekosystemie obsługi szkód
Projekt może być bardzo specyficzny i wymagać głębokiego zrozumienia procesów biznesowych w branży ubezpieczeniowej, co może być wyzwaniem dla osób spoza tej branży.