AI Engineer (43292)

Hledám Senior AI Engineera, který se bude podílet na vývoji moderních GenAI řešení postavených na LLM a agentních systémech. Budete navrhovat AI workflow, pracovat s prompt engineeringem, RAG a integrací modelů do produkčních aplikací. Očekávám zkušenosti s Pythonem, LLM technologiemi, cloudovým prostředím a schopnost navrhovat škálovatelná AI řešení.

🚀 Projekt
- vývoj a implementace AI řešení postavených na LLM a agentních workflow
- návrh a optimalizace promptů pro dosažení přesných a kontextově relevantních výsledků
- tvorba strategií pro práci s kontextem (session memory, retrieval, RAG) a zlepšování výkonu AI agentů
- integrace LLM modelů do Python aplikací, API a produkčních systémů
- návrh, vývoj a údržba konverzačních a multi-agentních workflow pomocí frameworků jako LangGraph
- vývoj backendových služeb, API a end-to-end AI aplikací
- spolupráce s product, data science a engineering týmy na návrhu a iteraci AI řešení
- testování, monitoring a evaluace kvality AI workflow, promptů a modelů
- podíl na výběru technologií a návrhu škálovatelných a nákladově efektivních řešení
- dodržování best practices v oblasti vývoje, DevOps, bezpečnosti a etického využití AI

🎯 Skills
- seniorní zkušenost s vývojem v Pythonu (FastAPI, Flask)
- zkušenosti s vývojem AI/LLM řešení v produkčním prostředí
- pokročilá znalost prompt engineeringu (OpenAI, Anthropic nebo open-source LLM modely)
- zkušenost s context engineeringem (session management, vector search, knowledge retrieval)
- zkušenost s agentními frameworky (např. LangGraph) a multi-agentními systémy
- znalost principů Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- zkušenosti s API developmentem (REST, GraphQL) a microservices architekturou
- zkušenosti s cloudovým prostředím, Dockerem a CI/CD
- znalost SQL/NoSQL databází
- zkušenost s AI vývojovými nástroji (GitHub Copilot, Cursor, Windsurf apod.)
- analytické myšlení a schopnost řešit komplexní technické problémy

💡 Nice to have
- zkušenosti s fine-tuningem LLM modelů (LoRA, QLoRA, DPO/IPO)
- znalost machine learningu a statistiky
- zkušenosti s tvorbou a validací ML modelů (scikit-learn, XGBoost, LightGBM apod.)
- zkušenosti s evaluací LLM řešení (A/B testing, quality metrics, LLM-as-a-judge)
- znalost RAG optimalizace (embeddingy, chunking, reranking, retrieval metriky)
- zkušenosti s datovými technologiemi (Spark, Kafka, Databricks, Snowflake)
- znalost optimalizace výkonu LLM řešení (token usage, caching, model routing)
- zkušenosti s debuggingem a analýzou chyb v GenAI systémech