GenAI Data Engineer
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- dobra znajomość Pythona i/lub Rusta
- doświadczenie w budowie pipeline'ów i usług przetwarzających dane
- praktyczna znajomość wektorowych baz danych, w szczególności Qdrant
- znajomość embeddingów, wyszukiwania semantycznego, filtrowania po metadanych i indeksowania
- doświadczenie z REST API
- znajomość architektury sterowanej zdarzeniami (Kafka lub Pub/Sub)
- dobra znajomość systemu Linux oraz relacyjnych baz danych (np. PostgreSQL)
Mile widziane
- znajomość FastAPI, Kubernetes, Docker, CI/CD, GCP, Airflow, Spark, Beam, OCR, baz grafowych
Opis stanowiska
Dołączysz do zespołu PKO BP Finat rozwijającego platformę do przetwarzania danych niestrukturalnych (dokumenty, obrazy, audio) i budującego wyszukiwanie semantyczne, RAG oraz narzędzia „chat with data”. Będziesz tworzyć pipeline'y online/offline, usługi API w Pythonie i/lub Rust oraz indeksować dane w Qdrant, a także utrzymywać rozwiązania w podejściu DevSecOps i diagnozować incydenty produkcyjne. To oferta dla inżyniera danych z solidnymi podstawami, gotowego rozwijać się w obszarze AI — nie oczekuje się znajomości wszystkich technologii z listy.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Budujemy rozwiązania wspierające wyszukiwanie semantyczne, RAG oraz narzędzia typu „chat with data”.
Projekt może być na wczesnym etapie rozwoju, a konkretne funkcjonalności mogą wymagać dopracowania.
🔴
wdrażanie, monitorowanie i utrzymywanie rozwiązań zgodnie z podejściem DevSecOps
Oznacza to, że będziesz odpowiedzialny nie tylko za tworzenie, ale także za bieżące utrzymanie i bezpieczeństwo wdrożonych systemów.
🔴
diagnozowanie incydentów oraz dbanie o jakość, wydajność i niezawodność procesów.
Spodziewaj się odpowiedzialności za rozwiązywanie problemów produkcyjnych i zapewnienie stabilności działania systemu.
🔴
Mile widziane
Umiejętności wymienione w tej sekcji mogą być kluczowe dla efektywnego wykonywania obowiązków, mimo że nie są formalnie wymagane.
🟡
Projekt dla banku PKO BP.
Praca w sektorze bankowym może oznaczać bardziej rygorystyczne procesy, procedury bezpieczeństwa i potencjalnie wolniejsze tempo rozwoju niż w startupach.