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. JOB-UWWAG

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 AI-ініціатив застрягають десь між перспективним прототипом і системою, що фактично працює у виробництві. Нам потрібен архітектор, який закриває цю прогалину — той, хто може подивитися на проблему клієнта, спроєктувати технічно обґрунтоване рішення, оцінити, що потрібно для його створення, а потім залишатися залученим достатньо довго, щоб переконатися, що воно запущене.

Ви працюватимете як з генеративними, так і з класичними AI-конвеєрами — системами AI на основі знань, агентськими фреймворками, сервінгом моделей і інфраструктурою даних на боці GenAI, а також з моделями прогнозування, рекомендацій і оптимізації там, де вони є правильним інструментом для завдання. Ви також будете взаємодіяти з клієнтами: вести технічні дискусії, аналізувати RFP, оцінювати проєкти і чесно говорити про те, що можливо, а що ні. Ця роль вимагає глибокого володіння принаймні однією великою хмарною платформою (Azure, AWS або GCP) і вміння розуміти, коли простіше рішення є кращим.

Ви будете безпосередньо підпорядковуватися керівнику AI. Очікуйте приблизно рівний розподіл часу між практичним технічним лідерством у активних проєктах і підготовкою нових завдань — оцінкою, плануванням і формуванням пропозицій.

Що ми пропонуємо:

AI Grant — перестаньте говорити про AI і почніть його створювати. Наш AI Grant дає вам виділений бюджет і ресурси, щоб втілити вашу найсміливішу AI-ідею у робочий проєкт, підтриманий двома оплачуваними тижнями, присвяченими лише цьому.

AI Center of Excellence — працюйте поруч зі спеціалістами з агентського AI, суверенного AI, генеративного та дискримінативного AI. Це не ізольована команда — це люди, у яких ви щодня вчитиметесь і з якими будете будувати.

Ваші інструменти — ваш вибір — повний доступ до AI-інструментів розробки, включно з Claude, Cursor і GitHub Copilot. Обирайте те, що найкраще підходить вам.

Різноманітність реальних проєктів — від генеративного AI для відповідності юридичним документам, через агентські системи у виробничих середовищах, до AI-платформ корпоративного масштабу, комп’ютерного зору та автономного водіння. Вам не буде нудно.

Підтримка конференцій і виступів — хочете відвідувати конференції? Ми підтримаємо. Хочете виступати на них? Ще краще — ми забезпечимо час для підготовки і бонуси.

Завдання

Керувати взаємодією з клієнтами — сесії виявлення потреб, технічні воркшопи, презентації архітектури — та трансформувати бізнес-проблеми у чітко визначені AI-рішення
Аналізувати документи RFP/RFI, оцінювати здійсненність і створювати технічні пропозиції, включно з діаграмами архітектури, термінами доставки, складом команди та розподілом витрат
Оцінювати обсяг і бюджет AI-проєктів від початку до кінця — від готовності даних і потреб інфраструктури до хмарних витрат і поточних операційних витрат
Проєктувати повні архітектури для генеративних і класичних AI-систем: AI на основі знань, агентські робочі процеси, оркестрація мульти-моделей і гібридні пошукові рішення
Приймати і захищати технологічні рішення — базові моделі, векторні бази даних, фреймворки оркестрації, інфраструктура для інференсу — підбираючи кожне під конкретну задачу, а не під хайп
Визначати практики MLOps/LLMOps і конвеєри даних: CI/CD для моделей і промптів, конвеєри оцінки, стратегії розбиття, генерація ембеддінгів і моніторинг дрейфу
Керувати технічними оглядами дизайну, створювати записи рішень архітектури та наставляти інженерів щодо найкращих практик AI-інженерії

Наші очікування

Щонайменше 10 років досвіду в інженерії програмного забезпечення/даних/машинного навчання, з яких щонайменше 3 роки зосереджено на архітектурі AI/ML у масштабі
Глибоке, виробниче володіння принаймні однією великою хмарною AI-екосистемою: Azure, AWS або GCP
Досвід роботи з клієнтами — комфортне проведення технічних воркшопів та презентацій як для керівників рівня C, так і для інженерних команд
Здатність оцінювати обсяг і бюджет AI-проєктів, включно з моделюванням хмарних витрат, розміром команди та плануванням доставки
Сильні практичні навички в Python та досвід роботи з AI/ML фреймворками, такими як LangChain, LangGraph, Semantic Kernel або еквівалентними
Практичний досвід створення AI-систем на основі знань і агентських архітектур у виробництві — не лише прототипів
Добре розуміння архітектур трансформерів і їх впливу на рішення щодо дизайну систем (контекстні вікна, затримка, вартість)
Вільне володіння англійською мовою, як письмово, так і усно
Обов’язкове вільне володіння польською мовою
Обов’язкове проживання в Польщі

Буде перевагою

Досвід тонкого налаштування LLM (LoRA, QLoRA, RLHF/DPO) і розуміння, коли тонке налаштування варте інвестицій, а коли краще in-context learning
Досвід у консалтингу, системній інтеграції або наданні послуг з ознайомленням з процесами закупівель у підприємствах
Внески у відкриті AI/ML проєкти або публікації технічних статей
Досвід роботи з графовими базами даних для пошуку та логічного виведення на основі знань
Досвід у класичному машинному навчанні — бо не кожна задача потребує LLM

Вакансія № JOB-UWWAG

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