Forward Deployed Engineer
⚲ Kraków
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w software development, integracjach systemowych lub automatyzacji procesów
- Python, C# (.NET) oraz TypeScript/Node.js na poziomie samodzielnego budowania i utrzymania rozwiązania
- praktyczne doświadczenie z LLM: inżynieria promptów, architektura RAG, agenty, ewaluacja jakości odpowiedzi
- praca z REST API i webhookami, znajomość SQL oraz dobrych praktyk wytwórczych (Git, testy, obsługa błędów)
- udokumentowane wdrożenie uruchomione produkcyjnie i wykorzystywane przez użytkowników
- doświadczenie we współpracy bezpośrednio z użytkownikiem biznesowym: warsztaty, zbieranie wymagań, szkolenia
- znajomość wymogów RODO i bezpieczeństwa danych w kontekście AI i danych medycznych
Mile widziane
- automatyzacja przepływów pracy (n8n, Make, Power Automate lub równoważne)
Opis stanowiska
Diagnostyka S.A. szuka osoby, która samodzielnie poprowadzi wdrożenia rozwiązań AI — od warsztatów z zespołami biznesowymi, przez prototypy (agenty, RAG, automatyzacje), aż po uruchomienie i utrzymanie w produkcji. Będziesz pracować bezpośrednio z użytkownikami, integrować rozwiązania z systemami dziedzinowymi i szkolić odbiorców, z zachowaniem zgodności z RODO i wymogami dla danych medycznych. To rola dla samodzielnego inżyniera, który łączy kompetencje techniczne z rozumieniem biznesu — zakres odpowiedzialności jest bardzo szeroki, więc warto liczyć się z koniecznością ogarniania wielu obszarów naraz.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
potrafi połączyć wiedzę technologiczną z rozumieniem potrzeb biznesowych
Klasyczny opis roli hybrydowej — może oznaczać szeroki, nieprecyzyjny zakres obowiązków i oczekiwanie kompetencji z wielu dziedzin jednocześnie.
🔴
od analizy procesów, przez tworzenie prototypów, aż po uruchomienie i rozwój rozwiązania w środowisku produkcyjnym
Bardzo szeroki zakres odpowiedzialności — od analizy do produkcji. Może oznaczać pracę w małym zespole z dużym obciążeniem i koniecznością ogarniania wielu obszarów samodzielnie.
🟡
przekładać możliwości technologii na wymierne korzyści dla organizacji
Sugeruje oczekiwanie mierzalnych efektów biznesowych, co przy wdrożeniach AI bywa trudne do zagwarantowania — warto dopytać o kryteria sukcesu.