Wymagania

Technologie wymagane

PyTorch

TF

LangChain

Pydantic

LangGraph

n8n

Nasze wymagania

• masz co najmniej 2 letnie doświadczenie w budowie rozwiązań z wykorzystanie NLP/NLU oraz rok doświadczenia w technologii generative AI (+integracja z API LLM) [Potwierdzone wdrożeniami]. Znajomość frameworków agentowych mile widziana,
• SQL’em i Python’em komunikujesz się równie swobodnie co polskim i angielskim,
• znasz różnicę między agentic AI, AI agent, RPA,
• regularność w pracy z git’em jest dla Ciebie tak naturalna, jak oddychanie,
• piszesz swoje rozwiązania tak czysto i zrozumiale, że innym aż chce się czytać Twój kod zamiast dokumentacji,
• masz słabość do algorytmów i struktur danych – Twoje rozwiązania są tak szybkie i przemyślane, że zdarza się, że wynik pojawia się zanim użytkownik zdąży kliknąć Enter,
• narzędzia/metody są dla Ciebie środkiem do celu, czyli więcej satysfakcji daje Ci dotarcie do celu niż droga sama w sobie,
• potrafisz dobrać rozwiązanie adekwatne do problemu (np. PyTorch, TF, LangChain, Pydantic, LangGraph, n8n),
• stawiasz na małe kroki i szybkie iteracje, bo wiesz, że wartość dodana dziś jest więcej warta niż perfekcja za miesiąc,
• wyniki swojej pracy potrafisz przedstawić odbiorcom biznesowym w prosty i zrozumiały sposób,
• sprawnie organizujesz czas, a projekty kończysz z sukcesem i w terminie,
• jesteś otwarty/a na zmiany, chętnie podejmujesz nowe wyzwania i jednocześnie masz zwyczaj kończyć to co zacząłeś/zaczęłaś,
• łatwo nawiązujesz relacje i potrafisz współpracować w zespole, w szczególności jak ktoś zadaje pytanie na spotkaniu, to bez problemu odpowiadasz,
• lubisz pracować z innymi ludźmi – (pair coding Cię nie przeraża),
• szukasz efektywnych rozwiązań (w tym out-of-the box) i dbasz o jakość wyników pracy.

Twój zakres obowiązków

• będziesz monetyzował dane – nadrzędnym zadaniem jest wykorzystanie potencjału tkwiącego w danych (metoda jest drugorzędna) i zamiana go w pieniądze (zakładamy użycie matematyki, a nie czarów) – nadrzędną zasadą jest zdrowy rozsądek, w szczególności problemy łatwo rozwiązywalne przy użyciu regexp/like, rozwiązujemy regexem/like’iem,
• potestujesz nowe metody w celu lepszego wykorzystania danych, przecierając szlaki wtedy, kiedy będzie to potrzebne,
• aktywne budowanie kultury data driven tzn. podejmowania decyzji na bazie faktów wynikających z danych, z jednoczesnym poszanowaniem intuicji,
• aktywny udział w rozwoju naszych rozwiązań, narzędzi i samego siebie (w takiej kolejności) poprzez kontakt z ludźmi o tych samych zainteresowaniach (praca z danymi ich kręci, ale nie zakręca),
• rozumienie kontekstu biznesowego analizowanych zagadnień (wiesz po co coś robisz, jak to robisz i dlaczego akurat tak),
• stworzysz use-case'y i przetłumaczysz je z języka biznesowego na techniczny w taki sposób, żeby efekt tych działań kończył się happy endem, najlepiej w walucie,
• weźmiesz udział w projektach end-to-end, od tworzenia zbiorów do budowy modelu, poprzez uzgodnienia z odbiorcami, politykę użycia, wyliczanie business-case’ów, do wdrożenia i monitoringu powdrożeniowego,
• pracujemy zwinnie – regularnie uczestniczymy w ceremoniach zespołowych takich jak daily, planning, review czy retro.