Wymagane
langgraph LangChain RAG FastAPI Python
Poszukujemy profesjonalisty, który może prowadzić 1-2 projekty od początku do końca, współpracując z wewnętrznymi MŚP w celu zrozumienia aktualnych procesów i wymagań. Będziesz współpracować z Architektami w fazie projektowania, przyczyniać się do budowania i skalowania rozwiązań oraz regularnie prezentować wyniki interesariuszom biznesowym. W przypadku nieobecności architekta będziesz działać jako główny techniczny decydent, zapewniając silny kierunek techniczny i płynną realizację projektu.
- Angażowanie interesariuszy i prowadzenie sesji odkrywczych
- Definiowanie wymagań i identyfikowanie przypadków użycia AI/GenAI
- Projektowanie skalowalnej architektury rozwiązań
- Tworzenie systemów i komponentów AI/GenAI
- Skalowanie rozwiązań pod kątem wydajności i niezawodności
- Wdrażanie i zarządzanie środowiskami produkcyjnymi
- Kierowanie zespołami i prowadzenie kompleksowej dostawy
- 5-8 lat doświadczenia, w tym 2-4 lata w GenAI/LLM, 12-24 miesiące w LangGraph i odpowiedzialność za systemy po ich wdrożeniu.
- Silne doświadczenie w LangGraph dla systemów wieloagentowych, równoległego wykonywania, checkpointingu i HITL (nie podlega negocjacjom), wraz z biegłością w LangChain (zaawansowane łańcuchy, pamięć, integracja niestandardowych narzędzi)
- Praktyczne doświadczenie z AWS AgentCore (preferowana produkcja) i AWS Bedrock, z solidnym zrozumieniem SQL, NL-to-SQL i dostępu do danych opartego na LLM (Snowflake jest plusem)
- Doświadczenie w integracji systemów przy użyciu interfejsów API REST, świadomości MCP i konektorów korporacyjnych, wraz z zaawansowanym RAG (wyszukiwanie hybrydowe, zmiana rankingu, przeformułowanie zapytań, ocena wyszukiwania).
- Znajomość frameworków oceny RAG (RAGAS, TruLens), zautomatyzowanych pipeline'ów regresji i narzędzi obserwowalności, takich jak LangSmith lub LangFuse.
- znajomość języka Python na poziomie eksperckim (wzorce projektowe, asynchroniczność, testowanie, CI/CD) z doświadczeniem w pracy z wieloma modelami (OpenAI, Claude, Gemini, Llama) i kompromisami produkcyjnymi
- Dobre zrozumienie narzędzi pro-code vs low-code (Copilot Studio, Power Automate), narzędzi programistycznych AI (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Cline)
- Silne umiejętności komunikacji z interesariuszami
- Wymagana płynna znajomość języka angielskiego
- Praktyczna praca z AWS AgentCore, w tym zaawansowana znajomość jego usług
- Udokumentowana realizacja wdrożeń na poziomie produkcyjnym przy użyciu MCP / A2A
- Znajomość platform Google Agentspace lub Azure AI Foundry
- Doświadczenie w rozwiązaniach Document Intelligence (OCR, layout-aware chunking)
- Praktyczne wykorzystanie technik dostrajania modeli (LoRA, QLoRA)
- Certyfikaty AWS ML, Azure AI lub GCP ML
Nr oferty 260611-YA50L
Sii zapewnia, że wszystkie decyzje związane z zatrudnieniem są podejmowane wyłącznie na podstawie kwalifikacji i kompetencji. Zobowiązujemy się do równego traktowania wszystkich osób, niezależnie od cech chronionych, oraz promowania zróżnicowanego i integracyjnego środowiska pracy.
