AI Engineer
⚲ Cork
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia na podobnym stanowisku
- doświadczenie w projektowaniu, budowie, testowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w środowiskach enterprise
- doświadczenie w tworzeniu aplikacji AI i integrowaniu AI z istniejącymi aplikacjami i procesami biznesowymi
- doświadczenie z Microsoft Copilot
- doświadczenie w integracji danych (structured/unstructured)
- doświadczenie w prompt engineering i/lub model engineering, w tym ewaluacja i optymalizacja rozwiązań AI
- doświadczenie w pracy z API i mechanizmami integracji
Opis stanowiska
Rola w firmie konsultingowej emagine — projektowanie, budowa i wdrażanie rozwiązań AI dla klientów biznesowych, od koncepcji po wsparcie operacyjne. Będziesz pracować z prompt engineering, integracjami API i pipeline'ami danych, blisko współpracując z zespołami data engineering i architektury. Uwaga: 'custom-fit solutions' i 'od koncepcji do wsparcia operacyjnego' mogą oznaczać budowanie rozwiązań od zera oraz odpowiedzialność za utrzymanie po wdrożeniu — warto dopytać o zakres wsparcia i dostępność zespołów wspierających.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Want to make an impact? We offer that
Obiecują możliwość wpływu, ale nie precyzują, jaki to będzie wpływ ani w jakim zakresie.
🔴
custom-fit solutions
Może oznaczać tworzenie unikalnych rozwiązań, ale równie dobrze może sugerować brak gotowych, sprawdzonych narzędzi i konieczność budowania wszystkiego od zera.
🔴
delivering lasting knowledge-transfer benefits to empower our partners for the next challenge
Brzmi jak szkolenie i rozwój, ale może oznaczać, że po zakończeniu projektu wiedza zostanie przekazana klientowi, a zespół projektowy będzie się przesuwał do kolejnych zadań.
🔴
taking solutions from initial concept through to production and operational support
Sugeruje pełen cykl życia projektu, co może oznaczać odpowiedzialność za utrzymanie i wsparcie po wdrożeniu, a nie tylko za fazę rozwoju.
🔴
working closely with data engineering and architecture teams
Wskazuje na współpracę, ale może też oznaczać, że AI Engineer będzie musiał samodzielnie radzić sobie z problemami związanymi z danymi i architekturą, jeśli te zespoły nie będą wystarczająco dostępne lub kompetentne.