GenAI & Agentic AI Solution Architect

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój 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).

Nasze 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.

Tak organizujemy naszą pracę

Tak pracujemy

Benefity