GenAI & Agentic AI Solution Architect

Wymagania: - Stack Techniczny: Biegły Python oraz doświadczenie z frameworkami LangChain / LlamaIndex / LangGraph. - Ekosystem AI: Praktyczna biegłość w pracy z Vector DB (Pinecone, Weaviate, FAISS) oraz głębokie zrozumienie trade-offów (jakość vs koszt vs latency). - Architektura Systemowa: Doświadczenie w projektowaniu systemów rozproszonych (microservices, event-driven), ze szczególnym uwzględnieniem skalowalności i bezpieczeństwa danych. - Cloud & DevOps: Znajomość AWS/GCP/Azure oraz fundamentów CI/CD i Dockera. - Soft Skills: Umiejętność tłumaczenia skomplikowanych decyzji technicznych i efektywne prowadzenie wielu strumieni projektowych równolegle. O firmie: - Our company besides recruitment services conducts our own internal projects. We want to become one of the most reliable and trustful companies in the industry. Huge experience in recruitment and constant merit-related support of our IT specialists makes us distinguishable among others. Zakres obowiązków: - Architektura i Strategia AI: Projektowanie rozwiązań RAG, systemów agentowych oraz pipeline’ów przetwarzania danych. Podejmowanie decyzji: OpenAI vs Open-source oraz Fine-tuning vs RAG. - Hands-on Development: Tworzenie implementacji referencyjnych, prototypowanie dla PODów oraz zaawansowany debugging (optymalizacja jakości odpowiedzi i integracji). - Standaryzacja (Architecture Review): Definiowanie metod ewaluacji modeli, sposobów wdrażania AI features oraz tworzenie reużywalnych komponentów dla całej organizacji. - LLMOps & Monitoring: Zarządzanie procesami embeddingu i indeksowania (Vector DB) oraz monitorowanie jakości odpowiedzi i kosztów zużycia tokenów (LLM Cost Management).