Senior GenAI Engineer / Tech Lead

Cześć! Jesteśmy KODA. Na naszej autorskiej platformie AI tworzymy rozwiązania GenAI dla największych firm w Polsce, m.in. TVN, Żabki, Biedronki i Santander Consumer Bank. Szukamy osoby, dla której LLM-y i GenAI są faktyczną specjalizacją, popartą doświadczeniem z produkcyjnymi rozwiązaniami. Osoby, która rozumie ich możliwości i ograniczenia i potrafi przekuć tę wiedzę w dobre decyzje technologiczne. Jak wygląda ta rola: Jaka architektura najlepiej sprawdzi się w konkretnym use case? Skąd bierze się latency voicebota i co z nim zrobić? Jak sensownie porównać modele? Kiedy wystarczy zmiana promptu, kiedy RAG, a kiedy problem leży głębiej w architekturze? Takimi problemami będziesz zajmować się na co dzień. Wybrany kierunek przełożysz na rozwiązanie i poprowadzisz jego implementację. Nasz stack rdzeń platformy rozwijamy w Node.js (TypeScript), frontend w Vue W warstwie AI pracujemy z różnymi modelami LLM i rozwiązaniami RAG. Nie jesteśmy przywiązani do jednego modelu czy dostawcy; testujemy, porównujemy i wybieramy rozwiązanie odpowiednie do konkretnego problemu Co oferujemy? współtworzenie autorskiej platformy AI rozwijanej z myślą o wdrożeniach dla największych firm w Polsce pracę z LLM, GenAI i technologiami, które dynamicznie zmieniają sposób budowania produktów realny wpływ na architekturę platformy oraz kierunek rozwoju naszych rozwiązań AI swobodę eksperymentowania, testowania i wdrażania nowych technologii bez zbędnej biurokracji dużą samodzielność, zaufanie i przestrzeń do podejmowania własnych decyzji technicznych zespół ludzi, którzy lubią trudne problemy techniczne i nie boją się kwestionować utartych rozwiązań szybkie decyzje i bezpośrednią współpracę z CEO, COO oraz osobami odpowiedzialnymi za produkt i klientów współpracę z klientami, którzy wdrażają AI na dużą skalę i stawiają ambitne wyzwania technologiczne kulturę opartą na partnerstwie, transparentności i swobodzie kwestionowania status quo nowoczesne, pet-friendly biuro w centrum Wrocławia, wynagrodzenie do 26 000 zł netto miesięcznie na B2B, zależnie od doświadczenia. Jeśli chcesz mieć wpływ nie tylko na to, jak coś zostanie zakodowane, ale przede wszystkim co i w jaki sposób powinniśmy zbudować - chętnie Cię poznamy. Daily tasks: - rozwój platformy do budowy Agentów AI - projektowanie architektury produkcyjnych rozwiązań opartych o AI, dobór modeli do konkretnych use case’ów i świadome podejmowanie decyzji pomiędzy jakością, szybkością, kosztem i stabilnością - projektowanie oraz rozwój sposobu ewaluacji modeli i całych rozwiązań GenAI - diagnozowanie problemów związanych z latency, jakością odpowiedzi, halucynacjami, kontekstem czy niezawodnością - rozwiązywanie problemów związanych z jakością i wydajnością produkcyjnych rozwiązań AI - podejmowanie decyzji dotyczących RAG, context engineeringu, tool/function callingu, structured outputów i innych elementów architektury LLM - projektowanie nowych funkcji naszej platformy i ocenę ich wpływu na istniejące rozwiązania - prototypowanie i porównywanie różnych podejść przed podjęciem decyzji o wdrożeniu - dbanie o jakość implementacji poprzez code review i wsparcie przy najbardziej wymagających technicznie fragmentach - współpracę z techniczną Product Ownerką przy rozwoju platformy i kolejnych eksperymentach masz mocne, komercyjne doświadczenie w budowaniu produkcyjnych rozwiązań wykorzystujących LLM-y dobrze znasz możliwości i ograniczenia różnych modeli i potrafisz świadomie dobierać je do problemu masz praktyczne doświadczenie z RAG, context engineeringiem, tool/function callingiem oraz ewaluacją rozwiązań LLM potrafisz analizować jakość, szybkość i koszt działania modeli oraz podejmować na tej podstawie decyzje masz solidne doświadczenie software engineeringowe potrafisz patrzeć na system jako całość i podejmować decyzje architektoniczne z uwzględnieniem ich dalszych konsekwencji potrafisz przełożyć problem biznesowy na rozwiązanie techniczne i jasno komunikować jego możliwości oraz ograniczenia swobodnie poruszasz się w kodzie i potrafisz samodzielnie zweryfikować hipotezę poprzez PoC lub implementację dobrze odnajdujesz się w dużej samodzielności i lubisz problemy, dla których nie ma jeszcze gotowego playbooka *dużym plusem będzie doświadczenie z Voice AI, szczególnie voicebotami, STT/TTS, streamingiem, real-time processingiem lub optymalizacją latency. Must have: AI, RAG, LLM Nice to have: Node.js, TypeScript