AI Systems Engineer: End-to-End Production & LLMs in Warsaw

AI Systems Engineer: End-to-End Production & LLMs in Warsaw

Warsaw Pełny etat 135000 - 165000 zł / rok (szac.) Stacjonarnie
O

W skrócie

  • Zadania: Zarządzaj systemami AI od prototypu do produkcji, pracując nad LLM i agentami.
  • Firma: Omnitrace - innowacyjna firma technologiczna z dynamiczną kulturą pracy.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczne godziny pracy i możliwości rozwoju zawodowego.
  • Pozostałe informacje: Świetne możliwości kariery w szybko rozwijającym się środowisku.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj nad przełomowymi technologiami i wpływaj na rzeczywiste wdrożenia AI.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w inżynierii AI oraz umiejętność pracy w zespole.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.

Omnitrace is seeking an AI Engineer to take end-to-end ownership of AI systems from prototype to production.

You will work across LLM pipelines and agentic workflows, shaping architecture and overseeing reliability and scalability in real-world deployments.

The role demands hands-on development, collaboration with Product/Design, and willingness to explore R&D fronts such as tacit knowledge extraction and personalized agents.

Fluency in Polish and English is essential.

#J-18808-Ljbffr

AI Systems Engineer: End-to-End Production & LLMs in Warsaw – pracodawca: Omnitrace

Omnitrace to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju w dynamicznym środowisku technologicznym. Pracując jako AI Engineer, będziesz częścią zespołu, który ceni innowacyjność i współpracę, a także zapewnia wsparcie w nauce i rozwoju umiejętności. Nasza kultura pracy sprzyja kreatywności i otwartości na nowe pomysły, co czyni nas idealnym miejscem dla osób poszukujących satysfakcjonującej kariery w obszarze sztucznej inteligencji.

O

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Omnitrace

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako AI Systems Engineer: End-to-End Production & LLMs in Warsaw

Zarządzanie systemami AI
Własność end-to-end
Pipelines LLM
Architektura systemów
Niezawodność
Skalowalność
Rozwój hands-on