Data Integration Engineer GenAI

Poszukujemy Inżyniera Integracji Danych (GenAI), który zaprojektuje, zbuduje i utrzyma skalowalne potoki integracji danych oraz mikroserwisy o wysokiej wydajności dla platform Generative AI. W tej roli wykorzystasz Pythona i FastAPI do budowy usług orkiestracyjnych w czasie rzeczywistym, połączenia dziedzicznych magazynów danych przedsiębiorstwa (Hadoop, Starburst, PostgreSQL, MongoDB) z Google Cloud Platform (GCP / BigQuery) oraz wdrożenia rozwiązań Retrieval-Augmented Generation (RAG) o niskim opóźnieniu przy użyciu baz wektorowych, takich jak PGVector.

Jakie będą Twoje zadania?

• Projektowanie i rozwijanie rozwiązań integracji danych wspierających platformy i aplikacje Generative AI.
• Budowanie agentów, którzy pozyskują i odzyskują dane z wielu systemów przedsiębiorstw dla przypadków użycia GenAI.
• Rozwój skalowalnych potoków transferu danych, aby umożliwić efektywne przesyłanie i przetwarzanie danych.
• Projektowanie i wdrażanie mikroserwisów opartych na Pythonie przy użyciu FastAPI.
• Integracja źródeł danych strukturalnych i niestrukturalnych w platformach AI i analitycznych.
• Budowanie i wspieranie rozwiązań Retrieval Augmented Generation RAG oraz kontekstowych usług AI.
• Rozwój usług dostępu do danych i ich odzyskiwania z wykorzystaniem baz danych wektorowych i pamięci.
• Praca z usługami natywnymi w chmurze w Google Cloud Platform GCP i Azure.
• Projektowanie rozwiązań wspierających wirtualizację danych, zarządzanie danymi i obciążenia AI na poziomie przedsiębiorstwa.
• Współpraca z inżynierami AI, inżynierami platform oraz zespołami danych w celu umożliwienia rozwiązań GenAI.
• Zapewnienie, że rozwiązania są skalowalne, bezpieczne, niezawodne i gotowe do produkcji.
• Wkład w ramy oceny, inżynierię kontekstu oraz poprawę wydajności modeli AI.

Czego oczekujemy od Ciebie?

• Doświadczenie podstawowe: 5-7 lat doświadczenia w inżynierii danych, integracji danych lub inżynierii backendowej.
• Python i mikroserwisy: Silne doświadczenie w programowaniu w Pythonie, w tym architektura mikroserwisów i FastAPI.
• Integracja danych i wirtualizacja: Udokumentowane doświadczenie w budowaniu potoków danych dla przedsiębiorstw, z doświadczeniem w silnikach Big Data, takich jak Hadoop, Starburst (Trino) oraz wirtualizacja danych.
• Bazy danych i chmura: Solidna wiedza na temat relacyjnych i NoSQL baz danych (PostgreSQL, MongoDB) oraz praktyczne doświadczenie z Google Cloud Platform (GCP i BigQuery).
• GenAI i bazy wektorowe: Zrozumienie architektur Retrieval-Augmented Generation (RAG), inżynieria kontekstu oraz doświadczenie w pracy z bazami danych wektorowych (takimi jak PGVector).
• Standardy produkcyjne: Umiejętność dostarczania skalowalnych, bezpiecznych, niezawodnych i gotowych do produkcji rozwiązań danych dla przedsiębiorstw.
• Współpraca: Silne umiejętności rozwiązywania problemów, modelowania danych i komunikacji w celu współpracy z zespołami AI, platform i danych.

Czego możesz się spodziewać od nas?

• Forma zatrudnienia: Umowa B2B.
• Model pracy hybrydowej: Zrównoważony model z 2-3 dniami w tygodniu w nowoczesnym biurze w Krakowie oraz podstawowymi godzinami pracy od 9:00 do 17:00 CET.
• Środowisko o wysokim wpływie: Bezpośredni udział w modernizacji krytycznego ekosystemu technologicznego, łączącego stabilność globalnego bankowości z nowoczesnymi standardami inżynieryjnymi.
• Nowoczesny stos technologiczny i innowacje AI: Praktyczne doświadczenie z Pythonem, FastAPI, RAG, PGVector, mikroserwisami oraz Google Cloud Platform (GCP i BigQuery).
• Globalna współpraca i kultura inżynieryjna: Praca z inżynierami AI, inżynierami platform oraz międzynarodowymi interesariuszami w ramach współpracy w modelu dostarczania międzykrajowego.