Dołącz do zespołu, który cyfryzuje rynek farmaceutyczny w Polsce!
Szukamy programisty(-ki) do trzyosobowego zespołu, który tworzy rozwiązania AI, wspierające pracę z danymi w branży farmaceutycznej
Będziesz rozwijać produkty oparte na najnowszych modelach językowych (LLM), od prompt engineeringu i orkiestracji agentów, przez integracje, po wdrożenie. Weźmiesz udział w wyborze technologii oraz kierunków rozwoju architektury, przekładając potrzeby biznesowe na konkretne rozwiązania.
Jeśli swobodnie poruszasz się w świecie nowych technologii i potrafisz wykorzystać je do rozwiązywania realnych problemów – aplikuj!
Projektowanie logiki agentów, przepływów danych oraz ich integracja w stabilnym systemie
Praca z API wiodących modeli językowych (OpenAI, Anthropic, Google)
Rozwój procesów RAG (wykorzystanie embeddingów i baz wektorowych do skutecznego wyszukiwania informacji)
Jakość i monitoring AI
Budowa i rozwój systemów ewaluacji jakości odpowiedzi
Projektowanie i wdrażanie guardrails (walidacja wejść/wyjść, ograniczanie błędów modeli)
Bieżący monitoring działania i wydajności wdrożonych rozwiązań AI
Integracje i API
Projektowanie i budowa interfejsów REST API
Integracja agentów z systemami firmy
Współpraca z pozostałymi zespołami przy wdrażaniu funkcji AI do istniejących produktów
Inżynieria danych
Współpraca z zespołem Big Data w zakresie dostępu do danych
Praca z SQL w celu optymalizacji zapytań generowanych automatycznie przez agentów (Text-to-SQL)
Budowa i utrzymanie procesów przetwarzania danych na potrzeby systemów RAG
Dzielenie się wiedzą
Regularna wymiana wiedzy i doświadczeń w zespole w obszarze GenAI
Code review i proponowanie usprawnień w architekturze
Śledzenie nowości rynkowych i testowanie ich przydatności w naszych produktach
Czego wymagamy?
Praktycznego doświadczenia w pracy z modelami LLM (OpenAI, Anthropic, Google): w tym projektowanie promptów, praca z ustrukturyzowanymi danymi oraz tworzenie zaawansowanych łańcuchów wywołań
Biegłości w standardzie OpenAI API jako obowiązującym formacie integracji modeli Pythona i bibliotek ML (NumPy, Pandas)
Znajomości architektury RAG (chunking, embeddings oraz optymalizacja strategii wyszukiwania)
Praktycznej znajomości wzorców takich jak routing, tool use czy zarządzanie pamięcią
Znajomości frameworków orkiestracji (LangGraph, LangChain, CrewAI lub Google ADK)
Biegłości w pracy z REST API, od projektowania własnych endpointów po łączenie się z zewnętrznymi usługami
Gotowości do nauki i śledzenia najnowszych trendów w dziedzinie AI
Mile widziane
Doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań opartych o LLM dla realnych użytkowników (nie tylko PoC)
Praca z systemami wieloagentowymi (multi-agent systems)
Doświadczenie w ewaluacji jakości odpowiedzi AI (evals, LLM-as-a-Judge)
Praktyka w observability systemów AI (monitoring kosztów, latencji, jakości)
Projektowanie guardrails (walidacja wejść/wyjść, ochrona przed prompt injection)
Doświadczenie z GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run) lub innymi rozwiązaniami chmurowymi
Praca z bazami kolumnowymi (np. ClickHouse) lub wektorowymi
Znajomość Dockera i podstaw konteneryzacji
Co oferujemy?
Pracę nad realnym systemem AI wykorzystywanym w branży farmaceutycznej — od analizy danych po automatyczne decyzje i rekomendacje
Możliwość rozwoju w obszarze GenAI w praktyce, nie tylko w teorii
Swobodę w testowaniu nowych podejść i technologii — eksperymentujemy, ale dowozimy
Hybrydowy model pracy
Formę zatrudnienia w zależności od potrzeb (umowa o pracę / zlecenie lub B2B)
Ta strona korzysta z ciasteczek. Jeżeli nie wyrażasz na nie zgody, możesz zmienić swoje preferencje w ustawieniach przeglądarki. Dalsze korzystanie ze strony oznacza, że zgadzasz się na użycie wszystkich ciasteczek i je akceptujesz. Więcej na ten temat przeczytasz w Polityce Prywatności.
