LLM / RAG Engineer

LLM / RAG Engineer W Lumen Dynamics pomagamy naszym zaprzyjaźnionym firmom przekształcać ambitne pomysły w cyfrową rzeczywistość. Z nastawieniem na wyzwania, ciekawość technologii i zwinność współtworzymy wyjątkowe rozwiązania IT i zapewniamy doświadczone osoby eksperckie, które pomagają przyspieszać cyfrową transformację. Aktualnie poszukujemy profilu na stanowisko: LLM / RAG Engineer Informacje organizacyjne: Stawka: B2B 140-170 PLN netto+vat/h Tryb pracy: 100% zdalnie Projekt: Budowa i optymalizacja zaawansowanych systemów Retrieval Augmented Generation (RAG) działających w środowiskach on-premises. Będziesz odpowiadać za architekturę, integrację oraz wydajność rozwiązań LLM, które pracują na danych wewnętrznych organizacji w środowisku telco/enterprise, z naciskiem na bezpieczeństwo, skalowalność i niskie opóźnienia. Technologie na projekcie: Python, PyTorch, Hugging Face, LangChain, vLLM, LiteLLM, Qdrant, Docker, Kubernetes, Red Hat OpenShift, open-source LLM (LLaMA / Mistral / Qwen / DeepSeek) Zakres prac: Projektowanie i rozwój systemów RAG Integracja i deployment modeli Infrastruktura on-prem i MLOps Optymalizacja wydajności Oczekiwania: Min. 3 lata doświadczenia w ML/NLP/AI (w tym min. 1 rok z RAG) Bardzo dobra znajomość Pythona oraz PyTorch / Hugging Face / LangChain Doświadczenie z: vLLM i LiteLLM wektorowymi bazami danych (Qdrant lub podobne) open-source LLM (LLaMA, Mistral, Qwen, DeepSeek) Doświadczenie z systemami Linux i środowiskami kontenerowymi Znajomość Red Hat OpenShift lub Kubernetes Umiejętność pracy w środowiskach o podwyższonych wymaganiach bezpieczeństwa (on-prem) Samodzielność, ownership i bardzo dobre umiejętności rozwiązywania problemów Umiejętność komunikacji zagadnień AI osobom nietechnicznym Oferujemy: Dopłata do karty MultiSport oraz ubezpieczenia. Długofalowy projekt przy budowie zaawansowanej platformy AI on-prem Realny wpływ na architekturę i wybór technologii Pracę przy najnowszych rozwiązaniach open-source LLM i RAG Współpracę z doświadczonym zespołem AI/ML Sprawny proces rekrutacyjny, maksymalnie 2 spotkania online.