AI Engineer (43287)

Máte skúsenosti s Pythonom a láka Vás svet generatívnej AI? Hľadám kandidáta na pozíciu AI Engineer, ktorý sa bude podieľať na vývoji AI aplikácií využívajúcich LLM modely, prompt engineering a Retrieval-Augmented Generation. Budete vyvíjať backendové služby, API aj dátové pipeline, navrhovať efektívne AI workflow a spolupracovať na testovaní aj zvyšovaní kvality AI riešení. Ak chcete byť pri vývoji špičkových AI riešení, ozvite sa mi.

🚀 Projekt
- podpora návrhu a optimalizácie promptov pre LLM modely naprieč rôznymi AI use casemi
- implementácia stratégií pre správu kontextu, ako napr. session memory a Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- integrácia a testovanie LLM modelov v Python aplikáciách pomocou API a štandardných dátových pipeline
- spolupráca na vývoji, testovaní a údržbe konverzačných a agentných workflow (napr. LangGraph)
- podpora vývoja backendových služieb, API a dátových pipeline so zameraním na spoľahlivosť a výkon
- spolupráca s produktovými, dátovými a vývojovými tímami pri zbere požiadaviek, testovaní nápadov a iteratívnom vývoji riešení
- realizácia testovania, základného monitoringu a vyhodnocovania kvality promptov a AI workflow
- dodržiavanie princípov kvalitného, bezpečného a etického vývoja softvéru vrátane tvorby dokumentácie
- podpora implementácie dátových modelov a dátových pipeline so zameraním na kvalitu a integritu dát
- účasť na hodnotení a zavádzaní nových technológií pre škálovateľné a nákladovo efektívne riešenia pod vedením seniorných kolegov

🎯 Skills
- skúsenosti s vývojom v Pythone (FastAPI, Flask; SQL/NoSQL databázy)
- skúsenosti s prompt engineeringom pre LLM modely (napr. OpenAI, Anthropic, open source modely)
- dobré porozumenie konceptom správy kontextu (session management, vector search, retrieval)
- praktické skúsenosti s frameworkmi pre agentné a konverzačné workflow (napr. LangGraph)
- skúsenosti s Retrieval-Augmented Generation (RAG) a konceptmi multi-agentných workflow
- základná znalosť cloudových prostredí a kontajnerizácie (Docker) výhodou
- ochota učiť sa a používať moderný vývoj API a mikroservisné vzory (REST, GraphQL)
- skúsenosti s AI nástrojmi podporujúcimi vývoj (napr. Visual Studio, GitHub Copilot, Windsurf, Cursor)

💡 Nice to have
- skúsenosti s dátovými technológiami a nástrojmi (napr. Spark, Kafka, Databricks, Snowflake) a SQL alebo iným relevantným jazykom
- záujem o fine-tuning jazykových modelov alebo základná skúsenosť s touto oblasťou
- záujem o rozvoj znalostí v oblasti štatistiky, strojového učenia (pravdepodobnosť, testovanie hypotéz, experimentovanie, regularizácia) a ich praktického využitia v biznise a AI
- skúsenosti alebo záujem o tvorbu a validáciu prediktívnych modelov (feature engineering, tréning modelov, analýza chýb) s využitím nástrojov ako scikit-learn, XGBoost alebo iných ML knižníc
- ochota podieľať sa na experimentoch a podporovať vyhodnocovanie modelov (offline metriky, základné A/B testovanie, monitoring kvality) pod vedením seniornejších kolegov
- základné povedomie alebo záujem o stratégie hodnotenia LLM modelov (automatizované hodnotenie, human-in-the-loop, kvalita úloh, bezpečnostné metriky)
- základné porozumenie alebo záujem o RAG (Retrieval-Augmented Generation), optimalizáciu promptov a riešenie problémov s LLM modelmi
- záujem rozvíjať praktické zručnosti v oblasti optimalizácie promptov, adaptačných techník (LoRA, QLoRA, DPO, IPO), anotácie dát a hodnotenia modelov
- základná znalosť alebo záujem o výkonové aspekty LLM modelov (optimalizácia tokenov, latencia, routing modelov)
- ochota učiť sa princípy interpretovateľnosti a debugovania GenAI a AI systémov