Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

AI Developer (Python / RAG / GenAI)

Уровень не указанremotePoland, PL2д назад
Аналитика рынка
📊 DevOps / SRE: зарплаты и спрос на рынке
Стек
pythonawsazureci/cddevopsdockerelasticsearchgitlangchainllamaindexllmmlops
Условия
Английский
B2, обязателен
Практики
CI/CD, DevOps, MLOps
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

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

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs