AI Engineer

Wymagane umiejętności i doświadczenie 3–6+ lat praktycznego doświadczenia w budowie systemów ML/AI, w tym minimum 2 lata z nowoczesnymi LLM lub stackami wyszukiwania wektorowego.  Bardzo dobra znajomość usług Azure: Azure OpenAI, Azure Cognitive Search (lub inne bazy wektorowe w Azure), Azure Data Factory, Azure Databricks, AKS/ACA, Key Vault, App Config.  Doświadczenie w pracy z osadzeniami wektorowymi i wyszukiwaniem semantycznym (projektowanie indeksów, algorytmy podobieństwa, biblioteki ANN).  Biegłość w Pythonie oraz znajomość bibliotek ML: Transformers, Sentence-Transformers, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.  Doświadczenie w prompt engineeringu i tworzeniu produkcyjnych promptów.  Umiejętność budowy i utrzymania potoków ETL/ELT, zapewnienia jakości danych oraz zarządzania metadanymi.  Wiedza z zakresu OCR i przetwarzania obrazów (Tesseract, Azure Form Recognizer, OpenCV).  Mile widziane Doświadczenie z Semantic Kernel, frameworkami agentowymi lub orkiestracją multi-agentową.  Znajomość implementacji RAG (Retrieval-Augmented Generation) i wyszukiwania hybrydowego (BM25 + semantyczne).  Wymagane języki Angielski – poziom profesjonalny (C1).  Polski – opcjonalny.  Warunki zatrudnienia Umowa kontraktowa na minimum 6 miesięcy z możliwością przedłużenia (projekt wieloletni).  Start: możliwie jak najszybciej (ASAP).  Stawka: zależna od poziomu doświadczenia (junior–senior).  AI Engineer / GenAI Engineer (Azure AI, LLM, Vector Search) 📍 Lokalizacja: Kraków lub Warszawa (tryb hybrydowy)   🕒 Czas trwania umowy: minimum 6 miesięcy (z możliwością przedłużenia) 🌍 Projekt: Globalny lider w branży energetycznej / sieci przesyłowych Opis stanowiska Poszukujemy doświadczonego AI Engineer / GenAI Engineer, który dołączy do globalnego zespołu realizującego projekty z obszaru sztucznej inteligencji i generatywnego AI (GenAI). Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, budowę oraz utrzymanie systemów wiedzy i wyszukiwania semantycznego działających w chmurze Microsoft Azure. Rola obejmuje integrację z Azure OpenAI, tworzenie i zarządzanie wektorowymi indeksami semantycznymi, rozwój potoków przetwarzania danych (ETL/ELT) oraz przetwarzanie obrazów na potrzeby wyszukiwania multimodalnego. W zależności od poziomu seniority, stanowisko ma charakter zarówno inżynieryjny, jak i architektoniczny. Model pracy Tryb hybrydowy: praca głównie zdalna.  Wymagane spotkania w biurze (Kraków lub Warszawa) 1 raz w tygodniu przez pierwsze 3 miesiące.  Po tym okresie – częstotliwość do ustalenia.  Informacje o projekcie Globalny projekt wdrożenia rozwiązań GenAI dla różnych przypadków użycia klienta.  Branża: energetyka / sieci przesyłowe (Powergrids).  Metodyka pracy: Agile / Hybrydowy Agile.  Zespół mieszany: pracownicy Accenture i klienta.  Możliwe nadgodziny (brak dyżurów on-call).  Proces rekrutacyjny 1–2 rozmowy rekrutacyjne (techniczne i projektowe).  Ocena kompetencji technicznych, doświadczenia projektowego i dopasowania do zespołu.  ,[Projektowanie, budowa i utrzymanie rozwiązań AI/GenAI na platformie Azure. , Integracja usług Azure OpenAI, Cognitive Search oraz baz wektorowych. , Tworzenie i zarządzanie indeksami semantycznymi i wektorami osadzeń (embeddings). , Budowa i utrzymanie potoków danych (ETL/ELT) do przetwarzania wsadowego i strumieniowego. , Wdrażanie praktyk prompt engineeringu (szablony, guardraile, ocena jakości promptów). , Stosowanie technik OCR i przetwarzania obrazów do analizy dokumentów (Tesseract, Azure Form Recognizer, OpenCV itp.). , Współpraca z zespołami backendowymi, frontendowymi i data engineeringowymi w celu wdrażania modeli produkcyjnych. ] Requirements: AI, Microsoft Azure, ETL, Data engineering, Azure Data Factory, Databricks, AKS, ACA, Vault, Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Azure, R Additionally: Remote work.