Senior AI Developer (Automators)
Do uzgodnienia
Wymagania
- Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych na LLM/RAG (ingestion, chunking, embedding, vector store, retrieval)
- Praktyczna znajomość AWS Bedrock i Claude oraz budowy pipeline'ów RAG na OpenSearch
- Programowanie w Pythonie (w tym AWS Lambda 3.12) oraz tworzenie endpointów API Gateway
- Doświadczenie w automatyzacji testów w Java z Appium / UiAutomator2 (Android TV)
- Znajomość prompt engineeringu (system prompts, structured JSON output, guardrails) i ewaluacji jakości rozwiązań LLM
- Doświadczenie w pracy z Jenkins i utrzymaniu zdrowia pipeline'ów CI/CD (nightly build, RC, release)
- Praca z Cursor IDE, MCP, agentic workflows oraz plikami kontekstu/reguł
- Doświadczenie w triage'owaniu nieudanych testów (ReportPortal) i integracji wyników z narzędziami typu QMetry (QTM4J)
Opis stanowiska
Dołączysz do zespołu utrzymującego jeden z największych frameworków automatyzacji testów dla platformy OTT (streaming TV, miliony użytkowników). Rola jest hybrydowa: z jednej strony projektujesz i wdrażasz narzędzia AI (triage nieudanych testów przez LLM+RAG, change-based testing, generowanie testów z Jiry/Confluence), z drugiej sam piszesz i utrzymujesz testy w Java/Appium na Android TV. To oferta dla inżyniera, który łączy kompetencje QA automation z praktyką w systemach LLM/RAG i nie boi się pracy przy nightly buildach i release'ach — nie dla kogoś, kto szuka wyłącznie pracy badawczej nad modelami.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
hybrid role combining the design and development of AI-powered internal tools with hands-on test automation engineering skills
Stanowisko łączy dwie specjalizacje — AI i test automation; w praktyce oznacza to szeroki zakres obowiązków i konieczność pracy na dwóch frontach jednocześnie.
🟡
The ideal candidate is a software engineer who understands both QA automation and modern LLM/RAG systems
Wysokie wymagania — poszukiwanie osoby z rzadką kombinacją kompetencji (QA automation + LLM/RAG), co może oznaczać długi proces rekrutacji lub trudność w spełnieniu oczekiwań.
🟡
actively expanding it with AI-powered tooling
Sugeruje, że rozwiązania AI są dopiero w fazie rozwoju — możliwa praca w nieustalonym zakresie, bez gotowych procesów i narzędzi.
🟡
serving millions of customers across streaming TV platforms
Podkreślenie skali i znaczenia projektu — może oznaczać wysoką presję, dużą odpowiedzialność i konieczność utrzymania stabilności systemu.