Mid-Level Python AI Engineer: LLM, RAG & Knowledge Graph in Warsaw

Mid-Level Python AI Engineer: LLM, RAG & Knowledge Graph in Warsaw

Warsaw Pełny etat 135000 - 165000 zł / rok (szac.) Hybrydowo
S

W skrócie

  • Zadania: Projektuj i wdrażaj funkcje oparte na LLM oraz buduj potoki wyszukiwania.
  • Firma: Sigma Software, lider w innowacjach AI.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczne godziny pracy i możliwości rozwoju zawodowego.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami AI i wpływaj na przyszłość inteligentnych wyszukiwań.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w Pythonie i znajomość technologii AI.

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

Sigma Software is seeking a software professional to join one of two AI initiatives: Chat CPI, an LLM-powered assistant for intelligent search over large technical documentation, or a Knowledge Graph Platform for structuring enterprise information for AI-driven use cases.

Technologies include Python, LLMs, RAG, vector embeddings, hybrid search, and knowledge graphs.

You will design and implement LLM-based features, build retrieval pipelines, and take ownership from design to deployment.

#J-18808-Ljbffr

Mid-Level Python AI Engineer: LLM, RAG & Knowledge Graph in Warsaw – pracodawca: Sigma Software

Sigma Software to doskonały pracodawca, który oferuje dynamiczne środowisko pracy w branży technologii budowlanej. Pracownicy mają możliwość rozwoju zawodowego poprzez udział w architekturze aplikacji oraz współpracę z zespołami iOS, QA i backend, co sprzyja innowacyjności i kreatywności. Dodatkowo, firma stawia na nowoczesne narzędzia i metodyki, co sprawia, że praca tutaj jest nie tylko satysfakcjonująca, ale także pełna wyzwań.

S

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Sigma Software

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Mid-Level Python AI Engineer: LLM, RAG & Knowledge Graph in Warsaw

Python
LLM (Large Language Models)
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Vector Embeddings
Hybrid Search
Knowledge Graphs
Software Design