Обязанности: Projektowanie i rozwój rozwiązań AI opartych na architekturze RAG, wykorzystujących modele LLM oraz korporacyjne źródła wiedzy., Budowanie pipeline'ów do przetwarzania dokumentów, obejmujących ingestion, parsing, chunking, embedding, indexing, retrieval, re-ranking i generowanie odpowiedzi., Integracja modeli LLM z bazami wektorowymi, usługami wyszukiwania, API oraz systemami enterprise., Optymalizacja promptów, strategii wyszukiwania i zarządzania kontekstem w celu poprawy jakości odpowiedzi oraz ograniczenia halucynacji modeli., Implementacja mechanizmów ewaluacji i monitorowania jakości wyszukiwania, trafności odpowiedzi, zgodności ze źródłami, czasu odpowiedzi oraz kosztów., Rozwój skalowalnych usług backendowych i API w Pythonie., Implementacja mechanizmów bezpieczeństwa, autoryzacji, cytowania oraz identyfikowalności źródeł informacji., Współpraca z zespołami architektury, inżynierii, DevOps/MLOps oraz biznesem przy testowaniu, wdrażaniu i doskonaleniu rozwiązań.
Опыт: Bardzo dobra znajomość Python oraz doświadczenie w tworzeniu produkcyjnych aplikacji backendowych i usług AI., Praktyczne doświadczenie z Generative AI i Large Language Models (LLM), w tym prompt engineering, context management i structured outputs., Doświadczenie w projektowaniu i implementacji rozwiązań RAG., Dobra znajomość całego procesu RAG: przetwarzania dokumentów, chunkingu, embeddingów, indeksowania, wyszukiwania, re-rankingu i generowania odpowiedzi., Doświadczenie z co najmniej jed