JustJoin.IT Praca zdalna Mid New

AI Platform Engineer

Experis Manpower Group

⚲ Warszawa

25 200 - 26 040 PLN netto (B2B)

Wymagania

  • min. 3 lata doświadczenia w AI/Data/Software Engineering
  • doświadczenie z LLM, Generative AI, Agentic AI lub MCP
  • praktyczna znajomość Databricks i Apache Spark
  • doświadczenie z usługami Azure (Databricks, Synapse, Fabric, Functions, Event Hub)
  • znajomość CI/CD, MLOps i monitoringu modeli
  • znajomość mikroserwisów, kontenerów i Kubernetes

Mile widziane

  • doświadczenie z vector databases, RAG lub streaming ML

Opis stanowiska

Praca przy budowie i utrzymaniu platformy AI w dużej organizacji enterprise — integracja LLM, agentic AI i MCP z korporacyjnymi platformami danych (Databricks, Azure). Realnie: projektowanie komponentów AI, pipeline'ów i optymalizacja workloadów, a także współpraca z architektami i interesariuszami biznesowymi. Uwaga: zakres bywa rozciągliwy — od tworzenia nowych rozwiązań po rutynowe wdrażanie istniejących narzędzi i pilnowanie procedur, więc warto dopytać na rozmowie, ile w tej roli jest realnej innowacji, a ile utrzymania.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
design and deploy AI solutions that support data products, platform automation, and business processes
Może oznaczać zarówno tworzenie innowacyjnych rozwiązań AI, jak i bardziej rutynowe wdrażanie istniejących narzędzi do automatyzacji procesów.
🔴
work closely with engineers, architects, and stakeholders
Może oznaczać współpracę w zgranym zespole, ale też konieczność zarządzania oczekiwaniami wielu różnych osób z różnymi priorytetami.
🔴
build scalable AI applications
Może oznaczać tworzenie rozwiązań faktycznie skalowalnych, ale też po prostu budowanie aplikacji, które teoretycznie mogą być skalowane w przyszłości.
🔴
AI platform development
Może oznaczać tworzenie od podstaw zaawansowanej platformy AI, lub bardziej ogólne prace związane z utrzymaniem i rozwijaniem istniejącej infrastruktury.
🔴
Contribute to AI platform development, automation, and best practices
Może oznaczać aktywny udział w tworzeniu nowych funkcjonalności platformy, ale też po prostu stosowanie się do już ustalonych procedur i dobrych praktyk.