AI Engineer

Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!

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.

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.

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.