AI/ML Engineer

Wspólnie z naszym Partnerem, amerykańskim producentem sprzętu fitness rozwijającym platformę aplikacyjną nowej generacji, poszukujemy doświadczonej osoby do świadczenia usług w charakterze AI Engineer.

Będziesz realizować usługi na rzecz Partnera w ramach budowanego od podstaw obszaru R&D, obejmującego przejęcie developmentu aplikacji mobilnej stworzonej w USA. Aplikacja ma ambicję stać się najlepszą platformą treningową na świecie: AI-driven, hiperspersonalizowaną, zintegrowaną z wearables, danymi medycznymi i urządzeniami fitness. Będziesz osobą odpowiedzialną za agentów, retrieval i personalizację stojące za asystentem AI – tym, który planuje tydzień użytkownika, prowadzi go przez sesję na żywo, mówi głosem i pamięta, co powiedział tydzień wcześniej.

✨ OFERUJEMY:

• Nowy sposób na aplikowanie z AI Rekruterem (AIR) – w trakcie procesu możesz porozmawiać z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon. Finalną decyzję zawsze podejmuje Opiekun Projektu.
• Enterprise-grade tooling bez ograniczeń: Claude Enterprise (bez limitu tokenów), GitHub Enterprise, pełna infrastruktura AWS.
• Współpracę w modelu projektowym, z rozliczeniem opartym na etapach i protokołach odbioru poszczególnych deliverables.
• Wsparcie po stronie Connectis w sprawach administracyjnych i rozliczeniowych związanych ze współpracą.
• 🌍 Realizacja usług w 100% zdalnie, w dynamicznym, scale-up'owym środowisku.
• Uczestnictwo w wydarzeniach branżowych oraz meetupach technologicznych.
• Elastyczna forma współpracy B2B.
• Szybki i zdalny proces.

• 5+ lat doświadczenia w oprogramowaniu produkcyjnym - must have!
• Production Python 3.11 - typed async services na poziomie seniorskim - must have!
• LLM agent design w LangGraph/LangChain lub porównywalnym frameworku (graph topology, tool contracts).
• Odpowiedzialność za funkcję AI/ML/LLM w produkcji (min. 3 miesiące), systemy agentowe i tool-calling.
• Samodzielność i ownership - praca w środowisku bez gotowych specyfikacji.
• FastAPI - pełna odpowiedzialność za serwis (endpoint, worker, schema, testy).
• RAG / Retrieval: embeddings, vector search, hybrid ranking.
• Personalizacja i ranking na sygnałach behawioralnych.
• Komunikatywność w języku angielskim.

Mile widziane: LangChain, LangGraph, Celery, AWS, MongoDB Atlas Vector Search, OpenSearch, Redis, Postgres, Docker/Terraform, Datadog/Opik/Amplitude, TypeScript/NestJS/React Native, bandits/uplift modeling, produkty głosowe/TTS.