AI Engineer
⚲ Remote
24 024 - 35 112 PLN (B2B)
Wymagania
- agenticAI
- RAG
- MCP
- JavaScript
- TypeScript
- LLM
- Node.js (nice to have)
- Nest.js (nice to have)
- Dynatrace (nice to have)
- SAP (nice to have)
- GitHub Actions (nice to have)
- RAGAS (nice to have)
- DeepEval (nice to have)
Opis stanowiska
O projekcie:
Wspólnie z naszym Partnerem Biznesowym poszukujemy osoby na stanowisko AI Engineer. Dołączysz do zespołu rozwijającego nowoczesną, korporacyjną platformę AI opartą o agentów, RAG i integracje z systemami zewnętrznymi.
Platforma rozwijana jest w środowisku enterprise i obejmuje integracje MCP, architektury agent-to-agent (A2A), RAG pipelines oraz Generative UI. Projekt jest już na zaawansowanym etapie rozwoju - nie chodzi o budowę prostego chatbota od zera, ale o rozwijanie realnego, produkcyjnego rozwiązania AI.
✨ OFERUJEMY
- 🤖 Nowoczesny proces rekrutacji z AI Rekruterem (AIR) - podczas aplikacji możesz odbyć rozmowę z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon, z natychmiastowym feedbackiem i możliwością powtórzenia rozmowy (liczy się ostatnia wersja). Finalną decyzję zawsze podejmuje Rekruter Connectis.- Uczestnictwo w spotkaniach integracyjnych oraz meetupach technologicznych, umożliwiających dzielenie się wiedzą i doświadczeniem.- Wsparcie dedykowanej osoby kontaktowej z Connectis, dostępnej w celu pomocy w sprawach związanych z projektem.- Stabilne i długoterminowe zatrudnienie w firmie o ugruntowanej pozycji na rynku.- Możliwość rozwoju w nowoczesnym, dynamicznym środowisku IT.- 5000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów.- Szybki, zdalny proces rekrutacyjny.- Pracę 100% zdalną.- Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Informujemy, że skontaktujemy się wyłącznie z wybranymi osobami.
Wymagania:
- Minimum 4-letnie doświadczenie komercyjne na stanowisku AI Engineera.- Rozumienie podstaw LLM, takich jak context window, tokenizacja, dobór modeli oraz kompromisy między kosztem a jakością.- Umiejętność myślenia produkcyjnego: monitoring, jakość, latency, fallbacki, bezpieczeństwo, obsługa błędów.- Umiejętność pracy z prompt engineeringiem, structured outputs i poprawą jakości odpowiedzi LLM.- Doświadczenie z integracjami API: REST, WebSocket, OpenAPI, autoryzacja, retry, versioning.- Znajomość MCP lub doświadczenie w budowaniu/konsumowaniu MCP servers/clients.- Doświadczenie w backend developmencie, najlepiej w środowisku Node.js / NestJS.- Zrozumienie tool/function calling, planning loops, memory/state oraz guardrails.- Doświadczenie z agentami AI lub bardzo dobre zrozumienie podejścia agentic AI.- Bardzo dobra, praktyczna znajomość TypeScript/TypeScitp - must have!- Doświadczenie z RAG, wyszukiwaniem semantycznym lub hybrydowym.- Samodzielność i gotowość do szybkiego wejścia w istniejący projekt.- Znajomość A2A / multi-agent patterns / orkiestracji agentów.- Znajomość OpenSearch lub Elasticsearch.
Mile widziane:
- Znajomość frameworków orkiestracyjnych, takich jak LangGraph, CrewAI, AutoGen lub mastra AI.- Doświadczenie w obszarze bezpieczeństwa, compliance, GDPR, PII handling.- Doświadczenie z Node.js / NestJS w projektach produkcyjnych.- Doświadczenie produkcyjne w rozwiązaniach AI / agentowych.- Znajomość SAP BTP, SAP Joule, SAP HANA / TypeORM.- Znajomość Dynatrace lub innych narzędzi observability.- Doświadczenie z AI evaluation, np. RAGAS, DeepEval.- Doświadczenie z Kyma / Kubernetes, Docker, CI/CD.- Doświadczenie z React / Next.js lub Generative UI.
Codzienne zadania:
- Usprawnianie sposobu, w jaki agent rozpoznaje intencję użytkownika i dobiera odpowiednie narzędzia, np. wygenerowanie prezentacji, przygotowanie tabeli, znalezienie demo, uruchomienie workflow lub zaproponowanie kolejnych kroków.
- Projektowanie i rozwój A2A / multi-agent communication, w tym obsługa komunikacji między agentami, kontraktów, state handoff oraz failure recovery.
- Budowa oraz rozwijanie integracji pomiędzy agentami AI, systemami zewnętrznymi i narzędziami wykorzystywanymi przez LLM.
- Integracja API jako narzędzi dla agentów, w tym REST, WebSocket, OpenAPI, autoryzacja, retry, versioning i contract testing.
- Potencjalne wsparcie obszaru Generative UI, m.in. streaming odpowiedzi AI do interfejsu użytkownika.
- Rozwój rozwiązań RAG oraz mechanizmów wyszukiwania opartych o OpenSearch lub Elasticsearch.
- Rozwijanie MCP integrations, w tym praca z MCP servers/clients oraz adapterami narzędziowymi.
- Obsługa błędów, jakości, bezpieczeństwa i stabilności rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym.
- Praca z prompt engineeringiem, structured outputs, tool/function calling oraz guardrails.
- Rozwój istniejącej platformy AI w obszarze agentów, integracji i workflow.
Wspólnie z naszym Partnerem Biznesowym poszukujemy osoby na stanowisko AI Engineer. Dołączysz do zespołu rozwijającego nowoczesną, korporacyjną platformę AI opartą o agentów, RAG i integracje z systemami zewnętrznymi.
Platforma rozwijana jest w środowisku enterprise i obejmuje integracje MCP, architektury agent-to-agent (A2A), RAG pipelines oraz Generative UI. Projekt jest już na zaawansowanym etapie rozwoju - nie chodzi o budowę prostego chatbota od zera, ale o rozwijanie realnego, produkcyjnego rozwiązania AI.
✨ OFERUJEMY
- 🤖 Nowoczesny proces rekrutacji z AI Rekruterem (AIR) - podczas aplikacji możesz odbyć rozmowę z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon, z natychmiastowym feedbackiem i możliwością powtórzenia rozmowy (liczy się ostatnia wersja). Finalną decyzję zawsze podejmuje Rekruter Connectis.- Uczestnictwo w spotkaniach integracyjnych oraz meetupach technologicznych, umożliwiających dzielenie się wiedzą i doświadczeniem.- Wsparcie dedykowanej osoby kontaktowej z Connectis, dostępnej w celu pomocy w sprawach związanych z projektem.- Stabilne i długoterminowe zatrudnienie w firmie o ugruntowanej pozycji na rynku.- Możliwość rozwoju w nowoczesnym, dynamicznym środowisku IT.- 5000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów.- Szybki, zdalny proces rekrutacyjny.- Pracę 100% zdalną.- Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Informujemy, że skontaktujemy się wyłącznie z wybranymi osobami.
Wymagania:
- Minimum 4-letnie doświadczenie komercyjne na stanowisku AI Engineera.- Rozumienie podstaw LLM, takich jak context window, tokenizacja, dobór modeli oraz kompromisy między kosztem a jakością.- Umiejętność myślenia produkcyjnego: monitoring, jakość, latency, fallbacki, bezpieczeństwo, obsługa błędów.- Umiejętność pracy z prompt engineeringiem, structured outputs i poprawą jakości odpowiedzi LLM.- Doświadczenie z integracjami API: REST, WebSocket, OpenAPI, autoryzacja, retry, versioning.- Znajomość MCP lub doświadczenie w budowaniu/konsumowaniu MCP servers/clients.- Doświadczenie w backend developmencie, najlepiej w środowisku Node.js / NestJS.- Zrozumienie tool/function calling, planning loops, memory/state oraz guardrails.- Doświadczenie z agentami AI lub bardzo dobre zrozumienie podejścia agentic AI.- Bardzo dobra, praktyczna znajomość TypeScript/TypeScitp - must have!- Doświadczenie z RAG, wyszukiwaniem semantycznym lub hybrydowym.- Samodzielność i gotowość do szybkiego wejścia w istniejący projekt.- Znajomość A2A / multi-agent patterns / orkiestracji agentów.- Znajomość OpenSearch lub Elasticsearch.
Mile widziane:
- Znajomość frameworków orkiestracyjnych, takich jak LangGraph, CrewAI, AutoGen lub mastra AI.- Doświadczenie w obszarze bezpieczeństwa, compliance, GDPR, PII handling.- Doświadczenie z Node.js / NestJS w projektach produkcyjnych.- Doświadczenie produkcyjne w rozwiązaniach AI / agentowych.- Znajomość SAP BTP, SAP Joule, SAP HANA / TypeORM.- Znajomość Dynatrace lub innych narzędzi observability.- Doświadczenie z AI evaluation, np. RAGAS, DeepEval.- Doświadczenie z Kyma / Kubernetes, Docker, CI/CD.- Doświadczenie z React / Next.js lub Generative UI.
Codzienne zadania:
- Usprawnianie sposobu, w jaki agent rozpoznaje intencję użytkownika i dobiera odpowiednie narzędzia, np. wygenerowanie prezentacji, przygotowanie tabeli, znalezienie demo, uruchomienie workflow lub zaproponowanie kolejnych kroków.
- Projektowanie i rozwój A2A / multi-agent communication, w tym obsługa komunikacji między agentami, kontraktów, state handoff oraz failure recovery.
- Budowa oraz rozwijanie integracji pomiędzy agentami AI, systemami zewnętrznymi i narzędziami wykorzystywanymi przez LLM.
- Integracja API jako narzędzi dla agentów, w tym REST, WebSocket, OpenAPI, autoryzacja, retry, versioning i contract testing.
- Potencjalne wsparcie obszaru Generative UI, m.in. streaming odpowiedzi AI do interfejsu użytkownika.
- Rozwój rozwiązań RAG oraz mechanizmów wyszukiwania opartych o OpenSearch lub Elasticsearch.
- Rozwijanie MCP integrations, w tym praca z MCP servers/clients oraz adapterami narzędziowymi.
- Obsługa błędów, jakości, bezpieczeństwa i stabilności rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym.
- Praca z prompt engineeringiem, structured outputs, tool/function calling oraz guardrails.
- Rozwój istniejącej platformy AI w obszarze agentów, integracji i workflow.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Nowoczesna, korporacyjna platforma AI oparta o agentów, RAG i integracje z systemami zewnętrznymi.
Projekt prawdopodobnie wykorzystuje popularne technologie AI, ale może być obciążony złożonością korporacyjnych systemów i procesów.
🔴
Platforma rozwijana jest w środowisku enterprise
Oznacza to pracę z dużymi, często skomplikowanymi i wymagającymi systemami, co może wiązać się z biurokracją i powolnymi procesami decyzyjnymi.
🔴
Projekt jest już na zaawansowanym etapie rozwoju - nie chodzi o budowę prostego chatbota od zera, ale o rozwijanie realnego, produkcyjnego rozwiązania AI.
Może oznaczać, że będziesz musiał pracować nad istniejącym, potencjalnie skomplikowanym kodem i architekturą, a nie od podstaw tworzyć coś nowego.
🔴
Nowoczesny proces rekrutacji z AI Rekruterem (AIR)
Pierwszy etap rekrutacji może być w pełni zautomatyzowany, co może być frustrujące dla osób preferujących bezpośredni kontakt z człowiekiem.
🔴
Minimum 4-letnie doświadczenie
W kontekście AI, 4 lata doświadczenia może być interpretowane bardzo szeroko, od podstawowych projektów po zaawansowane badania.