Senior AI/ML Engineer
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu systemów agentowych opartych na LLM (planowanie, rozumowanie, wieloetapowe zadania)
- praktyka w pracy z wieloma platformami AI (Azure AI Foundry, Google Cloud Vertex AI/Gemini, Anthropic Claude)
- doświadczenie w budowie pipeline'ów RAG
- znajomość wzorców orkiestracji agentów (planner-executor, multi-agent, ReAct)
- doświadczenie w trenowaniu, fine-tuningu i ewaluacji modeli ML/DL, w tym computer vision / object detection
- praktyka MLOps: CI/CD dla modeli, wersjonowanie, monitoring, automatyczny retraining
- doświadczenie w optymalizacji modeli pod latency i koszt, w tym deployment edge/mobile
- bezpośrednia współpraca z biznesem i architektem przy tłumaczeniu wymagań na funkcje AI
Opis stanowiska
Circle K Business Centre szuka inżyniera AI/ML, który będzie projektował i wdrażał systemy agentowe oparte na LLM (planowanie, rozumowanie, wieloetapowe zadania) oraz klasyczne modele ML i computer vision w pełnym cyklu życia — od pipeline'ów danych po produkcję. Rola łączy pracę z frameworkami agentowymi (LangGraph, LlamaIndex, CrewAI), RAG i MLOps z bezpośrednim kontaktem z biznesem i architektem platformy AI. To oferta dla osoby, która swobodnie porusza się między wieloma platformami chmurowymi (Azure AI Foundry, Vertex AI/Gemini, Claude) i chce współtworzyć architekturę rozwiązań agentowych. Uwaga: opis zapowiada systemy o wysokiej autonomii i 'realny wpływ operacyjny', ale nie podaje konkretnych metryk sukcesu — warto dopytać na rozmowie, jak mierzy się wartość projektu i jak wygląda presja związana ze zmianami wymagań.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
solve real business problems
Często używane, ale puste hasło — nie precyzuje, jakie konkretnie problemy biznesowe ani jak mierzony jest sukces.
🟡
agentic AI
Modne buzzword; może oznaczać eksperymentalne, słabo zdefiniowane projekty bez ustalonych wzorców produkcyjnych.
🔴
autonomously take action
Sugeruje systemy o wysokiej autonomii, co w praktyce często wiąże się z dużym ryzykiem, częstymi zmianami wymagań i pracą pod presją.
🔴
translate into real operational impact
Brzmi dobrze, ale brak konkretnych metryk sukcesu — może oznaczać niejasne oczekiwania i ciągłe dowodzenie wartości projektu.
🟡
partner directly with business stakeholders
Może oznaczać częste spotkania, zarządzanie oczekiwaniami i pracę na granicy IT-biznes, co bywa czasochłonne.