Senior AI engineer
Ügynökségen keresztül · Randstad Hungary
SzoftverfejlesztőAlkalmazásfejlesztőRendszerelemzőRugalmasTeljesBudapest
Nemzetközi üzleti és technológiai tanácsadással foglalkozó partnercégünkhöz keresünk Senior AI Engineer szakembert, a generatív AI fejlesztésekre szakosodott csapatuk bővítésére.
Feladatok
- LLM-alapú, RAG és agentic rendszerek tervezése, fejlesztése és éles környezetbe történő bevezetése.
- Technikai architektúrák és megoldási minták kialakítása generatív AI alkalmazásokhoz.
- Komplex AI-megoldások önálló vezetése: tervezés, implementáció, minőségbiztosítás és leszállítás.
- A legújabb generatív AI trendek, kutatási eredmények folyamatos követése és gyakorlati adaptálása.
- Szoros együttműködés üzleti területekkel, döntéshozókkal és tanácsadó kollégákkal új felhasználási esetek azonosítása érdekében.
- Technikai mentor szerep betöltése: medior és junior kollégák támogatása, szakmai iránymutatás, kódminőség emelése.
Feltételek és juttatások
Rugalmas munkarend és hibrid munkavégzésIgény szerint alakítható munkaidő és home office lehetőség az egyensúly megőrzéséért.Komplex juttatási csomagVersenyképes alapbér, éves teljesítményalapú bónuszrendszer, SZÉP-kártya juttatás, home office támogatás és magán egészségügyi ellátás.Egészségmegőrzés és jóllétCéges sportolási lehetőségek, fitnesztermi kedvezmények és változatos jólléti programok a testi-lelki feltöltődésért.Kiemelkedő képzési és fejlődési lehetőségekVáltozatos digitális és üzleti tréningek, workshopok, valamint ösztönző környezet a folyamatos szakmai fejlődéshez és a legújabb technológiák elsajátításához.Közösség és kultúraAktív közösségi élet, csapatépítők, vállalati rendezvények, valamint egy sokszínű, befogadó és támogató csapatkultúra.
Elvárások
- Szakmai tapasztalat: Legalább 5 év releváns szoftverfejlesztői háttér, amelyből minimum 2--3 év igazolt tapasztalat generatív AI / LLM-alapú rendszerek fejlesztésében.
- Fejlesztői ismeretek: Haladó szintű Python programozási tudás vagy más releváns nyelv magabiztos ismerete, erős OOP szemlélet.
- Architektúra és backend: Backend keretrendszerek és microservice architektúrák gyakorlati ismerete.
- Konténerizáció és felhő: Konténerizációs és orkesztrációs technológiák ismerete (Docker, Kubernetes, GitHub Actions, MLflow).
- DevOps / MLOps: Tapasztalat CI/CD és MLOps pipeline-ok tervezésében és megvalósításában felhőalapú környezetben.
- Nyelvtudás: Magabiztos, aktív angol nyelvtudás.