Summary
✨ AI‑Generated
A data engineer with AI expertise is sought to design and implement scalable intelligent systems. The role focuses on LLM-based solutions, backend infrastructure, evaluation pipelines, and improving AI model performance.
Highlights
Work on advanced AI solutions, production deployments, scalable systems, and modern engineering practices with opportunities to mentor others.
Description
Hledám Data Engineera se zaměřením na agentní AI, který bude navrhovat a implementovat škálovatelná řešení postavená na LLM a moderních AI frameworkách.
Budete pracovat s Pythonem, cloudem a nástroji jako LangGraph nebo LangSmith, podílet se na vývoji backendu i optimalizaci výkonu modelů.
Role je ideální pro někoho, kdo má zkušenost s nasazováním AI řešení do produkce a chce se podílet na jejich dalším rozvoji.
🚀 Projekt
analýza technických požadavků a jejich převod do implementačních úloh pro agentní AI řešení vývoj a integrace škálovatelných agentních AI řešení včetně backend infrastruktury pro end-to-end nasazení implementace testovacích, monitorovacích a evaluačních pipeline pro zlepšování výkonu modelů, promptů a práce s kontextem účast na code reviews, nastavování best practices a mentoring mediorních kolegů v oblasti AI automatizace
🎯 Skills
silná zkušenost s full-stack Python vývojem (FastAPI, Flask; SQL/NoSQL databáze) pokročilá znalost agentních frameworků (LangGraph, LangSmith), prompt engineeringu, context engineeringu, RAG, LLM a machine learningu zkušenost s integrací AI agentních řešení do produkčních systémů zkušenost s cloudovou infrastrukturou, Dockerem a CI/CD zkušenost s AI nástroji (Visual Studio, GitHub Copilot, Windsurf, Cursor apod.) silné analytické, problémové a komunikační schopnosti min.
3+ roky zkušeností v oblasti software engineeringu nebo data science, z toho alespoň 1+ rok s návrhem a nasazením agentních AI řešení
💡 Nice to have
znalost statistiky a machine learningu (pravděpodobnost, hypotézy, experimentální design) zkušenost s návrhem a validací ML modelů (feature engineering, trénování, evaluace) zkušenost s návrhem evaluačních strategií (A/B testování, monitoring kvality) zkušenost s evaluací LLM (automatizovaná i human-in-the-loop) zkušenost s RAG (retrieval metriky, optimalizace dotazů, reranking) zkušenost s optimalizací promptů a kontextu (A/B testování, verzování) zkušenost s fine-tuningem (LoRA/QLoRA, DPO/IPO, práce s datasetem) znalost performance a cost optimalizace LLM systémů zkušenost s debuggingem a interpretací GenAI systémů zkušenost s data engineering nástroji (Snowflake, Databricks)
