Senior AI Engineer

Summary

Senior AI Engineer builds and deploys production-grade AI systems using Python, FastAPI, LangChain, and LangGraph to power real-time asset management tools for large-scale clients.

Rok 2026 jest szczególny dla Sigmoidal, bo dokładnie 10 lat temu powstaliśmy jako jedna z pierwszych firm AI w Polsce - zanim stało się to modne i na długo przed erą OpenAI.

Zaczęliśmy od doświadczenia zdobytego w Dolinie Krzemowej i firmach takich jak Mozilla, BCG czy Jane Street. Dzięki tym kontaktom budowaliśmy pierwsze modele dla dużych firm jeszcze w czasach, gdy pierwsza samojezdna Tesla robiła na świecie wrażenie.

Dziś nasz zespół to ludzie z doświadczeniem z McKinsey, Google, PwC, Capgemini i Kraken. Działamy remote-first i budujemy systemy AI, które w czasie rzeczywistym wspierają zarządzanie aktywami o wartości ponad 200 mld USD. W projektach tej skali liczą się kompetencje i profesjonalizm - niezależnie od tego, gdzie mieszkasz. Z klientami pracujemy w modelu consultingowym, dlatego w zespole mamy wyłącznie ludzi na poziomie senior+.

W Sigmoidal współtworzymy rozwiązania u klientów ramię w ramię z zespołami, które tworzą narzędzia takie jak Claude czy Perplexity.

Czym będziesz się zajmować?

Rozwijamy wewnętrzne rozwiązanie AI, które pomaga pracownikom lepiej wykorzystywać wiedzę zgromadzoną w organizacji i podejmować trafniejsze decyzje. Informacje potrzebne do codziennej pracy często znajdują się w wielu różnych miejscach- dokumentach, materiałach, bazach danych czy systemach wewnętrznych. Wykorzystujemy agentów AI, RAG, tool calling oraz integracje z MCP, aby tworzyć system zdolny do pracy z wiedzą organizacji, wykonywania wieloetapowych zadań i wspierania użytkowników w codziennych procesach.

W tej roli będziesz pracować na styku AI Engineeringu, software engineeringu i data. Oprócz projektowania i rozwijania systemu od strony technicznej, ważną częścią Twojej pracy będzie współpraca ze stakeholderami i przekładanie problemów biznesowych na konkretne rozwiązania technologiczne. Będziesz mieć przestrzeń do proponowania kierunku rozwoju, podejmowania decyzji technicznych i prowadzenia tematów od pomysłu do wdrożenia.

Twoja rola będzie obejmować:

  • rozwój backendu w Pythonie i FastAPI,

  • projektowanie i rozwijanie agentów AI z wykorzystaniem LangGraph i LangChain,

  • budowę rozwiązań opartych o RAG, tool calling oraz integracje z MCP,

  • integrację systemu z modelami LLM oraz wewnętrznymi i zewnętrznymi źródłami danych,

  • rozwój pipeline'ów do przetwarzania i ekstrakcji danych z nieustrukturyzowanych źródeł,

  • pracę nad architekturą rozwiązania oraz dbanie o jakość kodu i gotowość systemu do działania produkcyjnego,

  • wykorzystywanie podejścia AI-assisted development z narzędziami takimi jak Claude Code i Cursor,

  • współpracę z wewnętrznymi stakeholderami, aby zrozumieć ich potrzeby i przekładać je na praktyczne rozwiązania technologiczne,

  • samodzielne proponowanie kierunku rozwoju rozwiązania i podejmowanie decyzji technicznych.

Must-Have

  • Python

  • FastAPI

  • LangGraph

  • LangChain

  • RAG

  • MCP

  • AWS

  • Docker

  • AI-assisted development

Nice-To-Have

  • doświadczenie z frameworkami agentowymi takimi jak PydanticAI lub AutoGen,

  • doświadczenie w data engineeringu i przetwarzaniu danych,

  • doświadczenie z MLOps, DevOps lub infrastrukturą chmurową,

  • znajomość modeli ML i narzędzi takich jak XGBoost,

  • doświadczenie w branży finansowej.

Dla kogo jest ta rola?

Aplikuj, jeśli:

  • Masz minimum 5 lat komercyjnego doświadczenia jako Software Engineer, AI Engineer lub w pokrewnej roli i masz doświadczenie w budowaniu produkcyjnych aplikacji AI z wykorzystaniem Pythona oraz FastAPI.

  • Masz doświadczenie w projektowaniu i rozwijaniu produkcyjnych rozwiązań opartych o LLM, RAG oraz agentów AI.

  • Masz praktyczne doświadczenie z LangChain i LangGraph oraz rozumiesz, jak wykorzystywać je do budowy aplikacji opartych o modele językowe i workflowy agentowe.

  • Potrafisz pracować na styku software engineeringu, AI oraz data- rozumiesz zarówno aspekty techniczne, jak i kontekst problemu, który rozwiązujesz.

  • Umiesz współpracować ze stakeholderami biznesowymi, zadawać właściwe pytania, zbierać wymagania i przekładać potrzeby użytkowników na konkretne rozwiązania technologiczne.

  • Korzystasz z nowoczesnych narzędzi wspierających development, takich jak Cursor czy Claude Code, i potrafisz wykorzystywać je w codziennej pracy.

  • Masz doświadczenie w przygotowywaniu aplikacji do wdrożenia produkcyjnego, w tym pracy z Dockerem oraz konfiguracją środowiska uruchomieniowego.

  • Znasz język angielski na poziomie umożliwiającym swobodną współpracę z zespołami z US.

  • Znasz język polski w stopniu komunikatywnym- wewnętrznie komunikujemy się po polsku.

Jak się współpracuje z Sigmoidal?

  • Jesteśmy remote-first. Polska, kraje Unii Europejskiej - bez problemu. A jeśli czasem wolisz biuro, to masz nasze we Wrocławiu.

  • Zapewniamy sprzęt i środowisko pracy.

Nasz proces rekrutacyjny

  • Etap 1 - Rozmowa wstępna (45 min): poznasz się z naszą rekruterką, Mają. Wprowadzi Cię w szczegóły projektu i zapyta o motywację, pracę z zespołami międzynarodowymi oraz Twoje podejście do wdrażania AI na produkcję.

  • Etap 2 - Dopasowanie kulturowe (1h): na tym etapie poznasz się z Zosią, naszą Head of People, sprawdzimy dopasowanie do tego, jak pracujemy, oraz zgodność wartości i oczekiwań.

  • Etap 3 - Rozmowa techniczna (1h): rozmowa techniczno-biznesowa z Marcinem. Bez zadania na żywo (live coding), ale spodziewaj się trudnych pytań.

  • Etap 4 - Decyzja i oferta - jeśli wzajemnie zobaczymy potencjał na współpracę, skontaktujemy się z Tobą w sprawie oferty. Jeśli zdecydujemy się współpracować - zaczniemy proces zawierania umowy, preboardingu i przygotowania do dołączenia do zespołu.

W Sigmoidal szanujemy Twój czas i dbamy o dobre doświadczenie kandydatów naszej rekrutacji. Zostaniesz poinformowany o wyniku rekrutacji niezależnie od decyzji i etapu.