This offer base language is English. Translate into Ukrainian.

This translation is generic and may include errors. Show original text

Technologies & tools

Must have

Python LLM LangChain/LangGraph Cloud Computing

Nice to have

AWS GCP Microsoft Azure Model Fine-Tuning

Most AI initiatives stall somewhere between a promising prototype and a system that actually runs in production. We need an architect who closes that gap — someone who can look at a client’s problem, design a solution that makes technical sense, estimate what it will take to build, and then stay involved long enough to make sure it ships.

You’ll work across both generative and classical AI pipelines — knowledge-grounded AI systems, agent frameworks, model serving, and data infrastructure on the GenAI side, alongside prediction, recommendation, and optimization models where they’re the right tool for the job. You’ll also be client-facing: leading technical conversations, pulling apart RFPs, scoping projects, and being honest about what’s feasible and what isn’t. This role requires deep fluency in at least one major cloud platform (Azure, AWS, or GCP) and the judgment to know when a simpler solution is the better one.

You will report directly to the Head of AI. Expect a roughly 50/50 split between hands-on technical leadership on active projects and preparing new engagements — scoping, estimating, and shaping proposals.

What we offer:

AI Grant — Stop talking about AI and start building it. Our AI Grant gives you dedicated budget and resources to turn your wildest AI idea into a working project, backed by two paid weeks to focus on nothing else.

AI Center of Excellence — Work alongside specialists in agentic AI, sovereign AI, generative and discriminative AI. This isn’t a siloed team — it’s the people you’ll learn from and build with daily.

Your tools, your choice — Full access to AI-powered development tools including Claude, Cursor, and GitHub Copilot. Pick what works best for you.

Real project variety — From generative AI for legal document compliance, through agentic systems in manufacturing environments, to enterprise-scale AI platforms, computer vision, and autonomous driving. You won’t get bored.

Conference and speaking support — Want to attend conferences? We’ll back you. Want to speak at them? Even better — we’ll support you with dedicated preparation time and bonuses.

Your tasks

Lead client-facing engagements — discovery sessions, technical workshops, architecture presentations — and translate business problems into well-defined AI solution specifications
Analyze RFP/RFI documents, assess feasibility, and build technical proposals including architecture diagrams, delivery timelines, team composition, and cost breakdowns
Scope and estimate AI projects end-to-end — from data readiness and infrastructure needs through cloud costs and ongoing operational expenses
Design end-to-end architectures for generative and classical AI systems: knowledge-grounded AI, agentic workflows, multi-model orchestration, and hybrid search solutions
Make and defend technology choices — foundation models, vector databases, orchestration frameworks, inference infrastructure — matching each to the problem, not the hype
Define MLOps/LLMOps practices and data pipelines: CI/CD for models and prompts, evaluation pipelines, chunking strategies, embedding generation, and drift monitoring
Lead technical design reviews, produce architecture decision records, and mentor engineers on AI engineering best practices

Requirements

At least 10 years in software/data/ML engineering, with at least 3 years focused on AI/ML architecture at scale
Deep, production-level fluency in at least one major cloud AI ecosystem: Azure, AWS, or GCP
Experience in client-facing roles — comfortable leading technical workshops and presenting to both C-level and engineering audiences
Ability to scope and budget AI projects, including cloud cost modeling, team sizing, and delivery planning
Strong hands-on skills in Python and practical experience with AI/ML frameworks such as LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, or equivalent
Practical experience building knowledge-grounded AI systems and agent architectures in production — not just prototypes
Solid understanding of transformer architectures and how they affect system design decisions (context windows, latency, cost)
Fluent English (both written and spoken)
Fluent Polish required
Residing in Poland required

Nice to have

Experience fine-tuning LLMs (LoRA, QLoRA, RLHF/DPO) and understanding when fine-tuning is worth the investment vs. in-context learning
Background in consulting, system integration, or services delivery with exposure to enterprise procurement processes
Contributions to open-source AI/ML projects or published technical writing
Experience with graph databases for knowledge graph-augmented search and reasoning
Background in classical ML — because not every problem needs an LLM

Job no. 260402-NF7J5

Sii ensures that all hiring decisions are made solely on the basis of qualifications and competence. We are committed to equal and fair treatment of all, regardless of legally protected characteristics. At Sii, we promote a diverse and inclusive work environment, in full compliance with applicable anti-discrimination laws.

Технології

Необхідні навички

Python LLM LangChain/LangGraph Cloud Computing

Буде перевагою

AWS GCP Microsoft Azure Model Fine-Tuning

Більшість ініціатив у сфері штучного інтелекту зупиняються десь між багатообіцяючим прототипом і системою, яка фактично працює у виробництві. Нам потрібен архітектор, який заповнить цю прогалину - хтось, хто зможе вивчити проблему клієнта, розробити рішення, яке має технічний сенс, оцінити, скільки часу знадобиться на створення, а потім залишатися залученим достатньо довго, щоб переконатися, що воно працює.

Ви працюватимете як з генеративними, так і з класичними конвеєрами штучного інтелекту - системами штучного інтелекту, заснованими на знаннях, фреймворками агентів, обслуговуванням моделей та інфраструктурою даних на стороні GenAI, а також моделями прогнозування, рекомендацій та оптимізації там, де вони є необхідним інструментом для роботи. Ви також будете спілкуватися з клієнтами: вести технічні бесіди, аналізувати запити на участь у тендерах, оцінювати проєкти та чесно говорити про те, що можливо, а що ні. Ця роль вимагає глибокого володіння принаймні однією з основних хмарних платформ (Azure, AWS або GCP) та вміння визначати, коли простіше рішення є кращим.

Ви будете звітувати безпосередньо керівнику відділу штучного інтелекту. Очікується розподіл приблизно 50/50 між практичним технічним керівництвом активними проектами та підготовкою нових завдань - визначенням обсягу, оцінкою та формуванням пропозицій.

Що ми пропонуємо:

Грант на штучний інтелект - перестаньте говорити про штучний інтелект і почніть його створювати. Наш грант на АІ дає вам цільовий бюджет і ресурси, щоб перетворити вашу найсміливішу ідею в галузі штучного інтелекту на робочий проект, а також два оплачувані тижні, щоб ви могли зосередитися на чомусь іншому.

Центр передового досвіду в галузі штучного інтелекту - працюйте разом з фахівцями з агентного, суверенного, генеративного та дискримінативного ШІ. Це не ізольована команда - це люди, у яких ви будете вчитися і будувати разом з ними щодня.

Ваші інструменти, ваш вибір - Повний доступ до інструментів розробки на основі ШІ, включаючи Claude, Cursor та GitHub Copilot. Обирайте те, що найкраще підходить саме вам.

Реальне розмаїття проєктів - від генеративного ШІ для дотримання вимог юридичних документів, агентних систем у виробничих середовищах до платформ ШІ масштабу підприємства, комп'ютерного зору та автономного водіння. Вам не доведеться нудьгувати.

Підтримка конференцій та виступів - Хочете відвідувати конференції? Ми вас підтримаємо. Хочете виступити на них? Ще краще - ми підтримаємо вас, виділивши час на підготовку та бонуси.

Завдання

Проводити зустрічі з клієнтами - ознайомчі сесії, технічні семінари, презентації архітектури - і переводити бізнес-проблеми в чітко визначені специфікації рішень для ШІ.
Аналізувати документи RFP/RFI, оцінювати доцільність і створювати технічні пропозиції, включаючи архітектурні діаграми, терміни виконання, склад команди та розбивку витрат
Визначення обсягу та оцінка проектів ШІ від початку до кінця - від готовності даних і потреб в інфраструктурі до витрат на хмарні сервіси та поточних операційних витрат.
Проектуйте комплексні архітектури для генеративних і класичних систем ШІ: ШІ, заснований на знаннях, агентні робочі процеси, багатомодельна оркестрація та гібридні пошукові рішення
Робити і захищати вибір технології - базові моделі, векторні бази даних, фреймворки оркестрування, інфраструктура виводу - підбираючи кожну з них відповідно до проблеми, а не хайпу.
Визначати практики MLOps/LLMOps та конвеєри даних: CI/CD для моделей і підказок, конвеєри оцінювання, стратегії розбиття на частини, генерація вбудованих даних і моніторинг дрейфу
Проводити огляди технічного дизайну, створювати записи архітектурних рішень та наставляти інженерів щодо найкращих практик у галузі ШІ-інженерії

Наші очікування

Щонайменше 10 років у галузі інженерії програмного забезпечення/даних/машинного навчання, з яких щонайменше 3 роки зосереджені на архітектурі ШІ/машинного навчання в масштабі.
Глибокі знання принаймні однієї великої хмарної екосистеми ШІ на виробничому рівні: Azure, AWS або GCP
Досвід роботи з клієнтами - вміння проводити технічні воркшопи та презентації як для С-рівня, так і для інженерної аудиторії
Вміння визначати обсяг та бюджет проектів ШІ, включаючи моделювання витрат на хмарні технології, визначення розміру команди та планування поставок
Сильні практичні навички роботи з Python та практичний досвід роботи з фреймворками AI/ML, такими як LangChain, LangGraph, Semantic Kernel або еквівалентними
Практичний досвід побудови науково обґрунтованих систем ШІ та архітектур агентів у виробництві, а не лише прототипів
Глибоке розуміння архітектур трансформаторів і того, як вони впливають на рішення щодо дизайну системи (контекстні вікна, затримки, вартість)
Вільне володіння англійською мовою (як письмовою, так і усною)
Вільне володіння польською мовою
Проживання в Польщі є обов'язковим

Буде перевагою

Досвід доопрацювання LLM (LoRA, QLoRA, RLHF/DPO) та розуміння того, коли доопрацювання варте інвестицій, а коли - навчання в контексті.
Досвід роботи в консалтингу, системній інтеграції або наданні послуг з урахуванням процесів корпоративних закупівель
Участь у проектах з відкритим вихідним кодом у сфері ШІ/МЛ або в опублікованих технічних статтях
Досвід роботи з базами даних графів для пошуку та міркувань на основі графів знань
Досвід роботи в класичному ML - тому що не кожна проблема потребує магістерського рівня

Вакансія № 260402-NF7J5

Automating financial analysis with AI

Quality Control Center for ABB – gaining control over IT system quality

Berlingske Media enters the digital-first era – platform modernization with Sii Poland

E-commerce modernization to support growth and smooth shopping experience

AI Architect – GenAI & Cloud (f/m/x)

Get to know Sii better

Get to know Sii better

Apply for