Teta drogerie a lékárny ČR s.r.o. |
Teta drogerie a lékárny ČR s… |
Praha
Praha
- Plný úvazek Plný úvazek
včerejší
PRVOTNÍ KONTAKT E-MAILEM – KATEŘINA CAKLOVÁ, e-mail: e-mail přes odpovědní formulář
Cílem této pozice je vytvářet a rozvíjet inteligentní automatizační systémy, které formují budoucnost retailu prostřednictvím produkčního nasazení
generativní AI.
Inženýr AI zodpovídá za návrh, vývoj a údržbu klíčových AI služeb a
komponent, které podporují efektivní rozhodování napříč organizací.
Hlavní úkoly a odpovědnosti:
Vývoj a údržba vybraných funkcí a komponent v rámci AI služeb.
Návrh, nasazení a správa autonomních AI agentů schopných plánování a
vykonávání komplexních procesů.
Spolupráce na optimalizaci RAG (Retrieval-Augmented Generation) systémů.
Zodpovědnost za celý LLMOps životní cyklus generativních AI služeb včetně
CI/CD pipeline.
Implementace monitoringu a observability pro všechny AI systémy.
Zavádění hodnoticích rámců pro zajištění kvality a spolehlivosti systémů.
Spolupráce s technickými i netechnickými stakeholdery při realizaci řešení s
reálným dopadem na byznys
Podporuje nákladovou efektivitu našich systémů umělé inteligence
proaktivním zaváděním strategií, jako je inteligentní směrování modelů,
ukládání do mezipaměti a promptní optimalizace.
Základní zkušenosti: 3–5 let zkušeností. Silné zázemí v softwarovém
inženýrství s prokázanou znalostí Pythonu, zkušenosti s tvorbou a
nasazováním aplikací na hlavní cloudové platformě (AWS, GCP nebo Azure) a
solidní porozumění základům umělé inteligence a strojového učení.
Zkušenosti s generativní umělou inteligencí: Prokazatelné praktické zkušenosti
s tvorbou a nasazováním produkčních systémů s využitím modelů velkých
jazyků (LLM). To zahrnuje hluboké znalosti v oblasti architektury RAG pipeline
a prokázané zkušenosti s agentními frameworky a implementací nástrojů
prostřednictvím volání funkcí.
Preferované Dovednosti v produkčním prostředí a MLOps: Zkušenosti s
nasazováním, monitorováním a údržbou systémů v produkčním prostředí.
Znalost kontejnerizačních technologií (Docker, Kubernetes) a principů CI/CD.
Znalost principů LLMOps a nástrojů pro verzování, pozorovatelnost,
hodnocení a řízení nákladů.
Strategické a kolaborativní dovednosti: Pragmatické, produktově orientované
myšlení se zaměřením na poskytování praktických řešení a vynikající
komunikační dovednosti.
Příspěvek na stravování.
