ML Engineer Regular / Senior Kraków, Praca zdalna

Ailleron SA; Kraków; Remote; PLN 240,000 - 320,000; Full time

Job summary

Wiodąca firma technologiczna w Krakowie poszukuje doświadczonego Inżyniera ML do projektowania i wdrażania zaawansowanych aplikacji opartych na LLM. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za tworzenie systemów baz wiedzy, rozwój agentów oraz współpracę z zespołem Data Scientistów w celu zapewnienia integracji rozwiązań. Idealny kandydat powinien posiadać biegłość w Pythonie oraz umiejętności w zakresie NLP i RAG.

Qualifications

• Biegła znajomość języka Python i doświadczenie w projektach AI/ML.
• Głębokie zrozumienie architektury LLM oraz doświadczenie w budowie systemów RAG.
• Praktyczna znajomość LangChain oraz doświadczenie z ADK.

Responsibilities

• Projektowanie i implementacja systemów RAG dla firmowych baz wiedzy.
• Rozwój i wdrażanie systemów agentowych w celu automatyzacji procesów.
• Tworzenie narzędzi wsparcia użytkownika z wykorzystaniem LangChain.

Skills

Biegłość w języku Python

Zrozumienie Dużych Modeli Językowych (LLM)

Znajomość frameworku LangChain

Umiejętności w zakresie promptowania

Podstawy NLP

Znajomość NumPy, Pandas, PyTorch

Tools

TensorFlow

scikit-learn

Job description

Poszukujemy doświadczonegoInżyniera ML, który będzie odpowiedzialny za projektowanie, budowanie i wdrażanie zaawansowanych aplikacji opartych o LLM oraz systemy baz wiedzy. Będziesz kluczową osobą w zespole wprowadzającym architekturę agentową do naszych produktów.

Zakres Obowiązków:

• Projektowanie i implementacja systemów RAG (Retrieval-Augmented Generation) w celu tworzenia firmowych baz wiedzy i inteligentnych asystentów.
• Rozwój, testowanie i wdrażanie współczesnych systemów agentowych (w tym wieloagentowych) do automatyzacji złożonych procesów.
• Tworzenie zaawansowanych narzędzi wsparcia użytkownika z wykorzystaniem LangChain/LangGraph (lub równoważnych frameworków) oraz utrzymanie i rozszerzanie ADK (Agent Development Kit).
• Optymalizacja wydajności i kosztów działania modeli LLM oraz systemów opartych o wektorowe bazy danych.
• Aktywne wykorzystywanie technik Prompt Engineering do maksymalizacji trafności i jakości odpowiedzi modelu.
• Współpraca z Data Scientistami i inżynierami MLOps w celu zapewnienia ciągłej integracji i dostarczania (CI/CD) rozwiązań.

Wymagania Konieczne:

• Programowanie: Biegła znajomość języka Python i doświadczenie w jego użyciu w projektach AI/ML.
• LLM & RAG: Głębokie zrozumienie architektury i działania Dużych Modeli Językowych (LLM) oraz udokumentowane doświadczenie w budowie systemów RAG.
• Frameworki Agentowe: Praktyczna znajomość LangChain oraz doświadczenie w pracy z ADK (Agent Development Kit) lub w projektowaniu architektur dla systemów agentowych.
• Prompt Engineering: Zaawansowane umiejętności w zakresie promptowania, w tym technik takich jak Chain-of-Thought (CoT), Few-Shot Prompting.
• NLP: Silne podstawy teoretyczne i praktyczne w zakresie Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP) i transformatorów.
• Data Science Tools:Znajomość kluczowego oprogramowania i bibliotek wspierających ML i Data Science (np.NumPy, Pandas, PyTorch / TensorFlow, scikit-learn).

Mile Widziane:

• Doświadczenie z bazami wektorowymi (np. Quadrant, ChromaDB, Pinecone, Milvus).
• Znajomość narzędzi MLOps (np. MLflow, Kubeflow).
• Znajomość technologii kontenerowych (Docker, Kubernetes).
• Doświadczenie w pracy z chmurą publiczną (Azure, AWS, GCP).