GenAI Engineer – Chat with Data & NL2SQL

Dołączysz do zespołu rozwijającego rozwiązanie „chat with data”, które umożliwia użytkownikom zadawanie pytań o dane w języku naturalnym. Będziesz pracować nad interpretacją intencji, generowaniem i bezpiecznym wykonywaniem zapytań oraz oceną jakości odpowiedzi.Będziesz również wspierać rozwój Unstructured Data Repository (UDR), czyli platformy do przetwarzania, przechowywania i udostępniania danych niestrukturalnych, takich jak dokumenty, obrazy i nagrania audio, wykorzystywanych następnie przez rozwiązania AI. Forma współpracy: B2BOpis stanowiskaprojektowanie i rozwój rozwiązania „chat with data”, w szczególności mechanizmów NL2SQL i conversational analytics,budowa usług wykorzystujących LLM oraz integracja modeli z danymi i systemami firmowymi,tworzenie zabezpieczeń ograniczających halucynacje, błędne zapytania i nieuprawniony dostęp do danych,rozwój rozwiązań RAG, obejmujących chunking, embeddingi, wyszukiwanie semantyczne i re-ranking,projektowanie testów i ewaluacji jakości rozwiązań GenAI,optymalizacja jakości, wydajności i kosztów zapytań BigQuery,tworzenie usług i integracji API w Javie i/lub Pythonie,wsparcie UDR w zakresie przetwarzania dokumentów, obrazów i nagrań audio, ekstrakcji treści i metadanych oraz udostępniania wyników rozwiązaniom AI,integracja modeli AI z procesami przetwarzania danych niestrukturalnych,wdrażanie, monitorowanie i utrzymywanie rozwiązań zgodnie z podejściem DevSecOps.Wymaganiabardzo dobra znajomość Javy i/lub Pythona,praktyczne doświadczenie w budowie rozwiązań wykorzystujących LLM,znajomość co najmniej jednego frameworka, np. LangChain4j, Google ADK, Pydantic AI lub Spring AI,znajomość Google BigQuery, w tym SQL, modelowania danych oraz optymalizacji kosztów i wydajności,doświadczenie w tworzeniu usług i integracji REST API,umiejętność testowania i diagnozowania systemów opartych na LLM,znajomość dobrych praktyk tworzenia, wdrażania i utrzymywania oprogramowania.Mile widzianedoświadczenie z NL2SQL, conversational analytics lub rozwiązaniami BI-as-chat,znajomość RAG, embeddingów, chunkingu i re-rankingu,doświadczenie w przetwarzaniu dokumentów, obrazów lub nagrań audio, w tym OCR, ekstrakcji tekstu i transkrypcji,doświadczenie z ewaluacją systemów GenAI, testami offline i online oraz wersjonowaniem promptów,znajomość semantic lub metrics layer, cache’owania i preagregacji,znajomość MCP oraz architektur agentowych,doświadczenie z bazami wektorowymi, np. Qdrant, Pinecone, Weaviate lub Milvus,znajomość baz grafowych, np. Neo4j, oraz podejścia GraphRAG,znajomość FastAPI, Kubernetes, Cloud Run i Pub/Sub,znajomość Rusta,doświadczenie w środowisku regulowanym, obejmującym audyt, klasyfikację danych, kontrolę dostępu i ochronę danych wrażliwych.Nie oczekujemy znajomości wszystkich wymienionych technologii. Szukamy osoby z solidnymi podstawami inżynierii oprogramowania i praktycznym doświadczeniem w pracy z LLM, gotowej rozwijać się w obszarze „chat with data”, danych niestrukturalnych oraz AI.