AI Expert (RAG, Semantic Search, bazy wektorowe)

Do Euvicowego Managed Teamu poszukujemy osoby na stanowisko AI Expert, która będzie pełnić rolę eksperta pierwszego kontaktu w obszarze sztucznej inteligencji. Szukamy osoby, która nie tylko zna nowoczesne rozwiązania AI, ale potrafi również ocenić ich biznesową wartość, zaprojektować odpowiednią architekturę i skutecznie doprowadzić wdrożenie do środowiska produkcyjnego.

To wyjątkowa okazja, aby współtworzyć kierunek rozwoju kompetencji AI w organizacji oraz realizować projekty dla klientów z Polski i zagranicy. Poszukujemy praktyka, który ma za sobą udane wdrożenia produkcyjne wykorzystujące technologie takie jak RAG, Semantic Search czy bazy wektorowe i potrafi podejmować decyzje architektoniczne poparte doświadczeniem, a nie tylko teorią.

Pierwszym projektem, do którego dołączysz, będzie współpraca przy rozwoju platformy klasy Enterprise Document Management. Produkt obsługuje miliony dokumentów i wykorzystywany jest przez klientów działających w środowiskach objętych wysokimi wymaganiami compliance. Głównym celem projektu jest zaprojektowanie i wdrożenie semantycznego wyszukiwania, które zastąpi lub rozszerzy tradycyjne podejście oparte wyłącznie na full-text search i OCR.

Dołączysz do międzynarodowego zespołu produktowego i będziesz odpowiadać za ocenę technologii, przygotowanie rekomendacji architektonicznych, wybór odpowiednich rozwiązań wektorowych oraz przekazanie wiedzy zespołowi klienta.

Technologie:

RAG, Semantic Search, Vector Databases, Azure AI Search, Azure OpenAI, SQL Server 2025 VECTOR, pgvector, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Elasticsearch/OpenSearch Dense Vectors, LLM, Embeddings, Hybrid Search, Reranking, .NET, MS SQL Server, Ollama, vLLM, ONNX Runtime, MCP, AI Agents

Dlaczego warto?

• Dołączysz jako jeden z pierwszych ekspertów odpowiedzialnych za rozwój kompetencji AI w organizacji liczącej około 120 specjalistów
• Będziesz mieć realny wpływ na kierunek rozwoju usług i rozwiązań AI oferowanych klientom
• Weźmiesz udział w projektach dla klientów z USA, Wielkiej Brytanii, krajów DACH oraz Skandynawii
• Będziesz pracować nad rzeczywistymi decyzjami architektonicznymi i wdrożeniami produkcyjnymi, a nie wyłącznie nad Proof of Concept
• Otrzymasz możliwość współpracy z zespołami deweloperskimi, QA, DevOps, UX i architektami
• Zyskasz dużą autonomię działania oraz wpływ na wybór technologii i kierunek realizowanych projektów
• Będziesz rozwijać rozwiązania wykorzystujące najnowsze technologie związane z GenAI, LLM i wyszukiwaniem semantycznym

Zadania:

• Prowadzenie najbardziej wymagających technicznie projektów AI realizowanych dla klientów firmy
• Projektowanie architektury rozwiązań opartych o LLM, RAG oraz Semantic Search
• Ocena wykonalności technologicznej nowych inicjatyw AI oraz rekomendowanie optymalnych rozwiązań
• Analiza wydajności i skalowalności rozwiązań wykorzystujących bazy i wyszukiwarki wektorowe
• Projektowanie pipeline’ów indeksowania, strategii chunkingu i procesu generowania embeddingów
• Tworzenie benchmarków wydajnościowych oraz analiza jakości wyszukiwania semantycznego
• Podejmowanie decyzji dotyczących wykorzystania baz wektorowych oraz usług AI w środowiskach SaaS, private cloud i on-premise
• Udział w warsztatach discovery, spotkaniach presalesowych i konsultacjach technicznych z klientami
• Przedstawianie i obrona rekomendacji architektonicznych przed technicznymi decydentami po stronie klienta
• Mentoring zespołów projektowych oraz rozwijanie kompetencji AI w organizacji
• Prowadzenie wewnętrznych szkoleń oraz definiowanie standardów i dobrych praktyk w obszarze sztucznej inteligencji

Nasze oczekiwania:

• Udokumentowane wdrożenie produkcyjne rozwiązania wykorzystującego Semantic Search, Retrieval Augmented Generation (RAG) lub technologie wektorowe
• Praktyczne doświadczenie z co najmniej jedną bazą lub usługą wektorową, taką jak Azure AI Search, pgvector, SQL Server VECTOR, Pinecone, Weaviate, Qdrant lub Elasticsearch/OpenSearch Dense Vectors
• Doświadczenie w projektowaniu strategii chunkingu dokumentów oraz budowie procesów retrieval opartych o embeddingi
• Znajomość technik oceny jakości wyszukiwania, takich jak recall, precision, hybrid search czy reranking
• Umiejętność samodzielnego projektowania architektury rozwiązań AI i podejmowania decyzji technologicznych
• Doświadczenie w analizie wydajności i skalowalności systemów produkcyjnych
• Umiejętność przygotowywania benchmarków technologicznych i przedstawiania wyników klientom
• Bardzo dobra znajomość języka angielskiego umożliwiająca codzienną współpracę w środowisku międzynarodowym
• Gotowość do pracy na styku ról inżynierskich, architektonicznych, konsultingowych oraz presalesowych
• Wysoko rozwinięte umiejętności komunikacyjne i prezentacyjne

Mile widziane:

• Znajomość ekosystemu Microsoft Azure, w szczególności Azure OpenAI oraz Azure AI Search
• Doświadczenie w pracy z technologiami .NET oraz Microsoft SQL Server
• Praktyczna znajomość self-hostowanych modeli embeddingowych i inferencyjnych (Ollama, vLLM, ONNX Runtime)
• Doświadczenie z systemami dostarczanymi jednocześnie w modelu SaaS i on-premise
• Znajomość zagadnień związanych z MCP, agentami AI oraz orkiestracją LLM
• Doświadczenie w prowadzeniu szkoleń, warsztatów lub mentoringu technicznego
• Doświadczenie w pracy z klientami enterprise działającymi w środowiskach regulowanych

Model pracy: zdalnie (Polska) / hybrydowo / on-site

Preferowana lokalizacja: województwo śląskie (okazjonalne spotkania zespołowe)

Forma współpracy: B2B

Start projektu: połowa października

Czas trwania projektu: długoterminowa współpraca

Wymiar: full time

Przebieg procesu rekrutacyjnego:

1. Rozmowa techniczna z zespołem (ok. 60 minut) obejmująca architekturę oraz doświadczenia z rzeczywistych wdrożeń AI
2. Opcjonalna rozmowa z technicznym przedstawicielem klienta

WAŻNE INFORMACJE:

• W trakcie procesu rekrutacji na kolejnych jej etapach wymagana będzie weryfikacja tożsamości kandydata.
• Pierwszy dzień pracy odbywać się będzie stacjonarnie w jednym z biur Euvic (onboarding, odbiór sprzętu).