LLM Application Engineer
25 000 - 33 000 PLN (B2B)
Wymagania
- doświadczenie w budowie i wdrażaniu aplikacji opartych na LLM oraz workflowów agentowych
- umiejętność projektowania systemów wspierających reasoning, planowanie, pamięć i użycie narzędzi
- doświadczenie w integracji LLM z API, bazami danych, systemami wyszukiwania i usługami zewnętrznymi
- doświadczenie w prompt engineering, context engineering, structured outputs i tool calling
- umiejętność tworzenia frameworków i zbiorów ewaluacyjnych do pomiaru jakości AI
- doświadczenie w optymalizacji systemów AI pod kątem jakości, latencji i kosztu
- praktyki produkcyjne: observability, tracing, eksperymenty, ewaluacja
Opis stanowiska
Będziesz budować warstwę inteligencji produktu opartego na LLM — od projektowania workflowów agentowych (reasoning, planowanie, pamięć, użycie narzędzi), przez orkiestrację i integrację z API/bazami/wyszukiwarką, po ewaluację jakości i optymalizację kosztów oraz latencji. Rola łączy inżynierię oprogramowania, LLM-y i produkt — wymaga diagnozowania problemów na całym stacku AI. Uwaga: praca z 'probabilistic model output' oznacza niedeterministyczne wyniki modeli — to bywa frustrujące i wymaga solidnych zabezpieczeń oraz frameworków ewaluacyjnych.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
work beyond simple chat interactions
Zakres bardziej złożony niż typowe integracje LLM — wymaga realnej wiedzy o agentach, ewaluacji i orkiestracji.
🔴
probabilistic model output
Świadomość nieprzewidywalności modeli — praca z niedeterministycznymi wynikami bywa frustrująca i wymaga solidnych zabezpieczeń.
🟢
take ownership of AI problems
Duża samodzielność i odpowiedzialność — pozytywne, ale oznacza też brak gotowych rozwiązań.
🟡
evaluation and continuous improvement in production
Ciągła iteracja i ewaluacja na produkcji — możliwe powtarzalne, żmudne prace utrzymaniowe.