CodeNinja Inc. to firma konsultingowa z branży technologicznej, która pomaga przedsiębiorstwom tworzyć, modernizować i zarządzać oprogramowaniem oraz operacjami IT. Zakres jej usług obejmuje tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, inżynierię aplikacji, chmurę obliczeniową, rozwiązania dla przedsiębiorstw, zarządzane usługi IT oraz uzupełnianie zespołów specjalistami. Firma wspiera również inicjatywy związane z transformacją cyfrową i dysponuje doświadczeniem przydatnym organizacjom konsultingowym, logistycznym i SaaS, które poszukują skalowalnych systemów technologicznych oraz dodatkowych zasobów inżynieryjnych.
Starszy inżynier AI / architekt agentowej AI — Rijad, praca hybrydowa
Starszy inżynier AI i architekt agentowej AI projektujący bezpieczne, skalowalne platformy LLM i RAG dla klientów CodeNinja z sektora bankowego i finansowego. Kieruje architekturą, wdrażaniem i optymalizacją produkcyjnych rozwiązań AI oraz mentoringiem zespołów inżynieryjnych.
Opis
- Tworzenie korporacyjnych rozwiązań AI z wykorzystaniem nowoczesnych LLM i frameworków agentowej AI
- Projektowanie systemów multiagentowych do planowania, rozumowania, używania narzędzi i orkiestracji przepływów pracy
- Tworzenie gotowych do produkcji platform RAG dla ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych korporacyjnych
- Budowanie skalowalnych API i usług AI w Pythonie oraz nowoczesnych frameworkach backendowych
- Tworzenie frameworków oceny jakości, bezpieczeństwa i wydajności LLM
- Poprawa opóźnień aplikacji AI, przepustowości i efektywności infrastruktury
- Wdrażanie i obsługa open-source’owych LLM w środowisku produkcyjnym
- Współpraca z architektami, właścicielami produktów, analitykami biznesowymi i zespołami DevOps przy tworzeniu korporacyjnych platform AI
- Stosowanie korporacyjnych standardów bezpieczeństwa, zarządzania i odpowiedzialnej AI
- Mentoring zespołów inżynieryjnych oraz rozwijanie wielokrotnego użytku praktyk i frameworków AI
- Samodzielne dostarczanie korporacyjnych platform AI, systemów multiagentowych, asystentów wiedzy RAG, kopilotów AI, frameworków oceny LLM, produkcyjnych API AI, rozwiązań obserwowalności oraz bezpiecznych, skalowalnych i ekonomicznych wdrożeń
Wymagania
- 8–12+ lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania
- 5+ lat praktycznego doświadczenia w sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i generatywnej AI
- Bardzo dobra znajomość uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, NLP, architektur transformerowych, LLM i modeli embeddingowych
- Ekspercka znajomość języka Python
- Silne podstawy inżynierii oprogramowania
- Doświadczenie w tworzeniu produkcyjnych systemów backendowych
- Doświadczenie z RESTful API i mikrousługami
- Doświadczenie w programowaniu asynchronicznym i skalowalnych architekturach
- Doświadczenie z FastAPI, Flask lub porównywalnymi frameworkami
- Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu agentowych rozwiązań AI z LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AutoGen, Semantic Kernel lub LlamaIndex Workflows
- Doświadczenie w orkiestracji multiagentowej, agentach planowania, wywoływaniu narzędzi, przepływach z udziałem człowieka, zarządzaniu pamięcią i stanem oraz wzorcach współpracy agentów
- Duże doświadczenie w budowaniu korporacyjnych platform RAG
- Doświadczenie z modelami embeddingowymi, wektorowymi i grafowymi bazami danych oraz technologiami wyszukiwania
- Doświadczenie w tworzeniu systematycznych frameworków oceny LLM
- Znajomość wykrywania halucynacji, wiarygodności, trafności odpowiedzi, precyzji i kompletności kontekstu, ugruntowania, toksyczności i testów regresji
- Doświadczenie we wdrażaniu mechanizmów ochronnych i obserwowalności, w tym śledzenia promptów, analityki tokenów i kosztów, monitorowania opóźnień, pętli informacji zwrotnej i debugowania produkcyjnego
- Ekspercka znajomość prompt engineering, w tym Chain-of-Thought, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Consistency, promptów few-shot i strukturalnych, wywoływania funkcji, JSON mode, optymalizacji i buforowania promptów, optymalizacji okna kontekstowego, efektywności tokenów i optymalizacji kosztów
- Praktyczne doświadczenie we wdrażaniu open-source’owych LLM
- Doświadczenie w optymalizacji GPU, wnioskowaniu wsadowym, serwowaniu modeli, autoskalowaniu, wdrożeniach multi-GPU i kwantyzacji
- Doświadczenie z MLflow, Kubeflow, Dockerem, Kubernetes, GitHub Actions lub GitLab CI, wersjonowaniem modeli, śledzeniem eksperymentów, magazynami cech, ciągłą oceną i ciągłym wdrażaniem
- Doświadczenie z Google Cloud Platform Vertex AI, Microsoft Azure AI, AWS Bedrock lub OpenAI Azure
- Doświadczenie z PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch lub OpenSearch
- Silne zdolności analityczne i umiejętność rozwiązywania problemów
- Doskonałe umiejętności komunikacyjne i zarządzania interesariuszami
- Umiejętność prowadzenia dyskusji technicznych i przeglądów architektury
- Doświadczenie w mentoringu zespołów inżynieryjnych
- Umiejętność pracy w środowisku Agile
- Licencjat z informatyki, sztucznej inteligencji, technologii informacyjnych, inżynierii lub pokrewnej dziedziny
Benefity
- Wynagrodzenie zależne od doświadczenia i kwalifikacji
- Praca nad technologiami korporacyjnymi i inicjatywami transformacji cyfrowej
- Kontakt z sektorem bankowym i finansowym, AI, danymi oraz środowiskami nowych technologii
- Możliwości rozwoju zawodowego i nauki
- Współpracujące, technicznie ukierunkowane środowisko pracy
- Praca z doświadczonymi specjalistami ds. technologii i konsultingu