Wymagania

• bardzo dobra znajomość Pythona i doświadczenie w tworzeniu kodu gotowego do pracy na produkcji,
• komercyjne doświadczenie w projektowaniu, budowaniu i wdrażaniu systemów AI/ML,
• praktyczne doświadczenie w pracy z LLM oraz API modeli językowych, w szczególności OpenAI, w tym z RAG, embeddings i vector search,
• doświadczenie z tool/function calling, agentami AI oraz wieloetapowymi workflow opartymi na LLM,
• praktyczna znajomość machine learningu — od przygotowania danych, przez trenowanie modeli, po ich ewaluację, np. z wykorzystaniem PyTorch lub scikit-learn,
• swobodna praca z pandas, NumPy oraz przetwarzaniem i analizą danych,
• umiejętność pracy z REST API, bazami danych, Gitem oraz Dockerem,
• samodzielność w prowadzeniu projektu — od analizy problemu i doboru technologii, przez zaprojektowanie rozwiązania, aż po jego wdrożenie.

Mile widziane

• doświadczenie w pracy z frameworkami do tworzenia aplikacji opartych na LLM, takimi jak LangChain, LangGraph, LlamaIndex lub podobnymi,
• doświadczenie w obszarze computer vision oraz pracy z modelami multimodalnymi,
• znajomość zagadnień MLOps, w tym monitorowania modeli i utrzymywania rozwiązań ML/AI na produkcji,
• doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych oraz budowaniu i rozwijaniu pipeline’ów danych,
• doświadczenie w tworzeniu systemów rekomendacyjnych, predykcyjnych lub innych rozwiązań wykorzystujących machine learning.

Nasz stack

• AI/ML: Python, OpenAI API, LLM, RAG, embeddings, vector search, PyTorch / TensorFlow / scikit-learn, pandas, NumPy, LangChain / LangGraph / LlamaIndex
• Backend & Data: MySQL, MongoDB, Redshift, REST API
• Infrastruktura: AWS, Docker, Git, CI/CD
• Aplikacja (kontekst produktu, nie Twój główny obszar): PHP, TypeScript / Node.js, React, React Native, WordPress

Obowiązki

• projektowanie, rozwijanie i wdrażanie funkcjonalności wykorzystujących LLM oraz machine learning, m.in. w oparciu o OpenAI API,
• budowanie systemów wykorzystujących RAG, embeddings, vector search, tool/function calling oraz agentic workflows,
• trenowanie, ewaluacja i wdrażanie modeli ML, wraz z przygotowaniem i przetwarzaniem danych potrzebnych do ich rozwoju,
• rozwijanie backendowych komponentów AI w Pythonie,
• integrowanie rozwiązań AI/ML z naszym backendem, API, bazami danych oraz usługami zewnętrznymi,
• współpraca z developerami, zespołem produktowym oraz klientami wewnętrznymi przy projektowaniu i rozwijaniu nowych funkcjonalności,
• projektowanie mechanizmów ewaluacji oraz monitorowanie jakości działania systemów AI na produkcji,
• optymalizowanie systemów AI/ML pod kątem jakości, wydajności, stabilności oraz kosztów.

U nas będziesz pracować nad:

• asystentami AI wykorzystującymi wiedzę i dane Respo,
• rozwiązaniami AI wspierającymi codzienną pracę dietetyków,
• rozpoznawaniem posiłków i produktów na podstawie zdjęć,
• automatycznym przetwarzaniem i analizowaniem informacji przekazywanych przez użytkowników,
• mechanizmami personalizacji, systemami rekomendacyjnymi oraz modelami predykcyjnymi.

Oferujemy

• 🎉 22 dni płatnej przerwy w pracy

• 🎂 dodatkowy dzień wolny na urodziny

• 🏡 praca zdalna

• 📱 darmowy dostęp do aplikacji Respo

• 🏥 dofinansowanie do prywatnej opieki medycznej w Medicover

• 🏋️‍♀️ dofinansowanie do karty MultiSport

• 💻 sprzęt firmowy

• 📚 możliwość rozwoju i zdobywania wiedzy pod okiem doświadczonych specjalistów

• 🤝 przyjazna atmosfera w dynamicznie rozwijającej się firmie

Tryb pracy

Dział