W skrócie
- Zadania: Twórz prototypy AI, współpracując z zespołami na froncie w produkcji.
- Firma: Dynamiczna firma technologiczna z innowacyjnym podejściem do AI.
- Benefity: Konkurencyjne wynagrodzenie, możliwość nauki i rozwoju zawodowego.
- Pozostałe informacje: Szybkie tempo pracy z możliwościami rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj nad nowoczesnymi rozwiązaniami AI i wpływaj na rzeczywiste operacje.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w programowaniu w Pythonie i umiejętności współpracy w zespole.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.
Poszukujemy energicznego i technicznie uzdolnionego Junior Forward Deployed AI Engineer, który wesprze szybkie prototypowanie, odkrywanie i dostarczanie dowodów koncepcji (PoC) rozwiązań opartych na AI w naszych globalnych funkcjach łańcucha dostaw i produkcji. To dynamiczna, szybka rola, w której będziesz pracować obok starszych inżynierów, aby zniwelować różnicę między rozwojem AI a rzeczywistymi operacjami na hali produkcyjnej. Będziesz spędzać czas bezpośrednio z zespołami frontowymi - odwiedzając zakłady produkcyjne i magazyny - aby zrozumieć ich codzienne wyzwania, a następnie przekształcać te spostrzeżenia w działające prototypy oprogramowania wspierane przez AI.
Kluczowe obowiązki:
- Cieniowanie frontowe: Uczestnictwo w wizytach na miejscu i cieniowanie zespołów frontowych (Logistyka, Produkcja, Zakupy) w celu zrozumienia wąskich gardeł operacyjnych z pierwszej ręki.
- Tłumaczenie wymagań: Wsparcie starszych inżynierów w tłumaczeniu opinii użytkowników i „chaotycznych” problemów rzeczywistych na uporządkowane historie użytkowników, specyfikacje funkcjonalne i przepływy procesów.
- Aktywny uczestnik Scrum: Utrzymywanie i aktualizowanie zespołowego backlogu agile, aktywne uczestnictwo w codziennych spotkaniach oraz pomoc w koordynowaniu planowania sprintów.
- Szybkie prototypowanie i rozwój AI: Pisanie czystego, udokumentowanego i funkcjonalnego kodu Python w celu budowy, udoskonalania i testowania prototypów wspieranych przez AI.
- Wsparcie systemów RAG i agentowych: Praca pod kierunkiem starszych inżynierów w celu budowy i dostrajania pipeline'ów Retrieval-Augmented Generation (RAG), indeksów wyszukiwania semantycznego i przepływów pracy systemów wieloagentowych.
- Iteracja i udoskonalanie: Aktywne modyfikowanie prototypów na podstawie natychmiastowej informacji zwrotnej od pracowników hali fabrycznej i operatorów magazynów.
- Przyjęcie najlepszych praktyk: Nauka i stosowanie standardów rozwoju oprogramowania w przedsiębiorstwie, aby zapewnić, że kod prototypu jest uporządkowany do późniejszego przekazania do produkcji.
- Konfiguracja API: Pomoc w budowie i konfiguracji API do łączenia aplikacji AI z platformami na hali produkcyjnej (np. Poka, Weaver) oraz repozytoriami dokumentów.
- Przygotowanie danych: Czyszczenie, strukturyzowanie i przygotowywanie niestrukturalnych dokumentów, strumieni telemetrycznych i eksportów baz danych SQL do wprowadzenia do systemów AI.
Typowe przypadki użycia:
- Asystenci standardowych procedur operacyjnych (SOP), zaprojektowani, aby pomóc operatorom w wyszukiwaniu wytycznych technicznych bez użycia rąk.
- Asystenci wiedzy produkcyjnej, którzy indeksują podręczniki sprzętu, aby przyspieszyć konserwację maszyn.
- Narzędzia inteligencji zakupowej, które wydobywają i podsumowują kluczowe terminy z umów z dostawcami.
- Narzędzia automatyzacji przepływu pracy, które pomagają zespołom logistyki administracyjnej automatycznie generować raporty przekazania zmian.
Ta rola będzie doskonałym dopasowaniem dla kogoś, kto:
- Lubi interakcje z klientami i zrozumienie potrzeb biznesowych.
- Chce pracować nad nowoczesnymi aplikacjami AI, a nie tylko badaniami.
- Rozkwita w szybkim tempie, gdzie samodzielnie prowadzi projekty od projektu do wdrożenia.
Wymagane kwalifikacje:
- Wykształcenie: Tytuł licencjata w dziedzinie informatyki, nauk danych, inżynierii oprogramowania lub pokrewnej dyscyplinie technicznej.
- Doświadczenie: 1-3 lata doświadczenia zawodowego w inżynierii oprogramowania, inżynierii danych lub dostarczaniu technologii cyfrowej.
- Podstawy kodowania: Solidne doświadczenie w pisaniu kodu Python (Pandas, NumPy, requests) oraz silne zrozumienie podstaw inżynierii oprogramowania (OOP, REST APIs).
- Znajomość AI: Doświadczenie praktyczne (które może obejmować projekty akademickie, bootcampy lub osobiste portfolia) w korzystaniu z API LLM (OpenAI, Gemini) oraz podstawowych architektur RAG.
- Umiejętności związane z danymi: Biegłość w SQL i komfort w zapytaniach do relacyjnych baz danych.
- Umiejętności miękkie i mobilność: Doskonałe umiejętności komunikacyjne z pewnością siebie w rozmowach z operatorami fabrycznymi. Wysoce ciekawy, chętny do nauki i gotowy do okazjonalnych podróży do zakładów produkcyjnych.
Preferowane kwalifikacje:
- Podstawowe doświadczenie z ramami AI, takimi jak LangChain, LlamaIndex lub LangGraph.
- Znajomość platform chmurowych (np. Google Cloud Platform/Vertex AI, Microsoft Azure).
- Znajomość kontroli wersji (Git/GitHub) i konteneryzacji (Docker).
- Wykształcenie akademickie lub krótkie doświadczenie w środowiskach łańcucha dostaw, produkcji lub logistyki.
Miary sukcesu:
- Wzrost techniczny: Szybkie przyswajanie zaawansowanych architektur i ram AI w przedsiębiorstwie (np. LangGraph, Vertex AI).
- Prędkość dostarczania prototypów: Skuteczne zakończenie przypisanych zadań rozwojowych w cyklu sprintu.
- Wykonanie zorientowane na użytkownika: Tłumaczenie opinii operatorów frontowych na funkcjonalne modyfikacje kodu.
Supply Chain and Manufacturing AI Product Engineer in Warsaw – pracodawca: mars
Mars to wyjątkowy pracodawca, który oferuje nie tylko stabilne zatrudnienie w największym w Europie kompleksie fabryk karmy dla zwierząt, ale także realny wpływ na strategię bezpieczeństwa w dynamicznym środowisku. Pracownicy mogą liczyć na bogaty pakiet świadczeń, w tym ubezpieczenie zdrowotne, dofinansowanie do posiłków oraz indywidualny plan rozwoju kariery, co sprzyja ich osobistemu i zawodowemu wzrostowi.
