AI Engineer (43291)

Hledám Medior AI Engineera, který se zapojí do vývoje LLM-based aplikací a agentních workflow. Budete navrhovat a optimalizovat prompty, pracovat s RAG a podílet se na integraci modelů do Python aplikací a API. Součástí role je i testování, evaluace a postupné zlepšování kvality AI řešení. Očekávám zkušenosti s Pythonem, základní orientaci v LLM ekosystému a chuť rozvíjet se v oblasti GenAI.

🚀 Projekt
- návrh a optimalizace promptů pro LLM use casy
- podpora implementace context managementu (session memory, RAG)
- integrace a testování LLM v Python aplikacích a datových pipelinech
- tvorba a údržba konverzačních a agentních workflow (např. LangGraph)
- podpora backendových služeb, API a datových pipeline
- spolupráce s product, data science a engineering týmy
- testování, monitoring a evaluace AI řešení
- dodržování best practices v oblasti kvality kódu, dokumentace a bezpečnosti

🎯 Skills
- zkušenosti s Pythonem (FastAPI, Flask) a SQL/NoSQL databázemi
- zkušenosti s prompt engineeringem (OpenAI, Anthropic nebo open-source modely)
- znalost context managementu (RAG, vector search, session management)
- zkušenost s agentními frameworky (např. LangGraph)
- orientace v konverzačních/agentních workflow a multi-agent systémech
- základní zkušenost s cloudem a Dockerem
- znalost API a microservices (REST, GraphQL)
- základní zkušenost s data tools (např. Spark, Kafka, Databricks, Snowflake)
- zkušenost s AI nástroji pro vývoj (např. GitHub Copilot, Cursor)
- proaktivní přístup a ochota se učit
- AJ B2

💡 Nice to have
- základní znalost machine learningu a statistiky
- zkušenost s tvorbou modelů (scikit-learn, XGBoost apod.)
- znalost evaluace LLM a experimentování (A/B testy, metriky)
- zájem o fine-tuning (LoRA, QLoRA, DPO)
- povědomí o optimalizaci výkonu LLM (latence, tokeny)
- zájem o interpretovatelnost a debugging AI systémů