About this role
Summary: Senior AI Engineer responsible for developing Chat with Data solutions, integrating LLMs with backend services, and optimizing data pipelines using Google BigQuery. The role involves building REST APIs, evaluating GenAI systems, and collaborating on unstructured data repositories within a hybrid Warsaw-based team.
W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Wykorzystujemy szerokie spektrum usług IT, aby wspierać naszych klientów w realizacji ich celów biznesowych.
Obszary naszej działalności obejmują m.in.:
• doradztwo technologiczne,
• tworzenie oprogramowania,
• systemy wbudowane,
• rozwiązania chmurowe,
• zarządzanie danymi,
• dedykowane zespoły projektowe.
Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!
Zakres współpracy obejmuje:
- rozwój rozwiązania Chat with Data, umożliwiającego zadawanie pytań dotyczących danych w języku naturalnym,
- projektowanie i implementacja mechanizmów interpretacji intencji użytkowników oraz generowania i bezpiecznego wykonywania zapytań,
- rozwój rozwiązań wykorzystujących LLM oraz frameworki takie jak LangChain4j, Google ADK, Pydantic AI lub Spring AI,
- integracja modeli językowych z danymi oraz usługami backendowymi,
- wykorzystanie Google BigQuery do analizy danych, tworzenia zapytań SQL i optymalizacji ich wydajności oraz kosztów,
- testowanie i ocena jakości odpowiedzi generowanych przez rozwiązania oparte na LLM,
- rozwój Unstructured Data Repository (UDR) – platformy do przetwarzania, przechowywania i udostępniania danych niestrukturalnych,
- współpraca przy rozwoju procesów przetwarzania dokumentów, obrazów i nagrań audio, w tym OCR, ASR, ekstrakcji treści oraz embeddingów,
- projektowanie i rozwój usług oraz integracji REST API,
- analiza i diagnozowanie problemów związanych z działaniem systemów GenAI,
- uwzględnianie zagadnień bezpieczeństwa, jakości i niezawodności rozwiązań AI,
- współpraca w ramach inicjatyw Formacji Sztucznej Inteligencji (P0148),
- model realizacji usług: hybrydowo – 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie,
- budżet projektu: do 180 PLN/h + VAT, w zależności od doświadczenia oraz zakresu świadczonych usług.
Kompetencje wymagane do realizacji usług:
- bardzo dobra znajomość Javy i/lub Pythona,
- praktyczne doświadczenie w budowie rozwiązań wykorzystujących Large Language Models (LLM),
- znajomość co najmniej jednego frameworka AI, np. LangChain4j, Google ADK, Pydantic AI lub Spring AI,
- znajomość Google BigQuery, w tym SQL, modelowania danych oraz optymalizacji kosztów i wydajności,
- doświadczenie w tworzeniu usług i integracji REST API,
- umiejętność testowania i diagnozowania systemów opartych na LLM,
- znajomość dobrych praktyk projektowania, tworzenia, wdrażania i utrzymywania oprogramowania,
- solidne podstawy inżynierii oprogramowania oraz gotowość do rozwoju kompetencji w obszarze Chat with Data, danych niestrukturalnych i AI.
Mile widziane:
- doświadczenie z NL2SQL, conversational analytics lub BI-as-chat,
- znajomość RAG, embeddingów, chunkingu i re-rankingu,
- doświadczenie w przetwarzaniu dokumentów, obrazów lub nagrań audio, w tym OCR, ASR, ekstrakcji tekstu i transkrypcji,
- doświadczenie w ewaluacji systemów GenAI, testach offline i online oraz wersjonowaniu promptów,
- znajomość semantic layer, metrics layer, cache’owania i preagregacji,
- znajomość MCP i architektur agentowych,
- doświadczenie z bazami wektorowymi, np. Qdrant, Pinecone, Weaviate lub Milvus,
- znajomość baz grafowych, np. Neo4j, oraz podejścia GraphRAG,
- znajomość FastAPI, Kubernetes, Cloud Run i Pub/Sub,
- znajomość języka Rust,
- doświadczenie w środowiskach regulowanych, obejmujących audyt, klasyfikację danych, kontrolę dostępu i ochronę danych wrażliwych.
Co oferujemy w ramach współpracy?
- możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services,
- zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie,
- dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.
### Stos technologiczny - wpisz 3 lub 4 główne technologie oddzielając je przecinkiem np: Java, AWS, Spring, Hibernate
Java/Python, LLM, Google BigQuery, REST API
### Model współpracy - jeśli jest taka konieczność zmień na UZ
B2B
### Doświadczenie - wpisz Junior lub Regular lub Senior lub Expert
Senior
### Budżet projektu - wpisz górną granicę widełek np. do 150 PLN/h
do 180 PLN/h
### Tryb pracy - wpisz: Zdalnie lub Hybrydowo lub Stacjonarnie
Hybrydowo