AI Engineer – GenAI & Cloud (f/m/x)

Regular,
Senior

Remote,
Hybrid,
Office

Multiple locations Show all

This offer base language is English. Translate into Ukrainian.

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

Technologies & tools

Must have

AI/ML Python LangChain/LangGraph Cloud Computing GenAI

Nice to have

AWS GCP Microsoft Azure

We need engineers who build AI systems that work outside of a Jupyter notebook. You’ll take architectures designed for real problems and turn them into production services — reliable, observable, and cost-efficient. Your day-to-day will involve writing Python, wiring up cloud infrastructure, and solving the unglamorous problems that make AI actually useful: data quality, latency, evaluation, and deployment.

You’ll work across the generative and classical AI stack — building knowledge-grounded AI systems, integrating LLMs into applications, training and deploying traditional ML models, and keeping it all running in production on Azure, AWS, or GCP.

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

Build and deploy knowledge-grounded AI systems end-to-end: data ingestion, chunking, embedding pipelines, retrieval logic, re-ranking, and response generation
Develop agentic applications — tool integrations, planning loops, memory management, guardrails — using frameworks like LangGraph, LangChain, Semantic Kernel, or equivalent
Implement and maintain ML pipelines for classical use cases: prediction, classification, recommendation, and optimization models
Deploy and optimize model serving infrastructure: API endpoints, batching, caching, GPU utilization, and cost management across cloud environments
Write clean, tested, production-grade Python — not prototype code that someone else has to rewrite
Build evaluation and monitoring pipelines: automated quality checks, drift detection, latency tracking, and human-in-the-loop feedback loops
Work with cloud-native AI services on at least one major platform (Azure, AWS, or GCP) to implement scalable solutions
Collaborate with AI Architects on technical design and with data engineers on data availability and quality

Requirements

At least 4 years in software or ML engineering, with hands-on experience shipping AI/ML systems to production
Strong Python skills — not just scripting, but writing maintainable, tested code for production services
Practical experience with AI/ML frameworks such as LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, or equivalent
Working knowledge of at least one major cloud platform (Azure, AWS, or GCP) and its AI/ML services
Experience with vector databases, embedding models, and retrieval systems in real-world applications
Familiarity with MLOps fundamentals: model versioning, experiment tracking, CI/CD for ML, and monitoring
Ability to work autonomously while collaborating effectively with architects, data engineers, and product teams
Fluent English (both written and spoken)
Fluent Polish required
Residing in Poland required

Nice to have

Experience fine-tuning LLMs (LoRA, QLoRA) or working with model training pipelines
Background in classical ML — scikit-learn, XGBoost, time series forecasting, or recommendation systems
Experience with containerized deployments (Docker, Kubernetes) and infrastructure-as-code
Contributions to open-source AI/ML projects or published technical writing

Job no. JOB-N7QAP

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

AI/ML Python LangChain/LangGraph Cloud Computing GenAI

Буде перевагою

AWS GCP Microsoft Azure

Нам потрібні інженери, які створюють AI-системи, що працюють поза межами Jupyter notebook. Ви візьмете архітектури, розроблені для реальних задач, і перетворите їх на виробничі сервіси — надійні, контрольовані та економічні. Ваш щоденний робочий процес включатиме написання коду на Python, налаштування хмарної інфраструктури та розв’язання непримітних проблем, які роблять AI справді корисним: якість даних, затримки, оцінка та розгортання.

Ви працюватимете з генеративним та класичним AI стеком — створюватимете AI-системи на основі знань, інтегруватимете LLM у застосунки, тренуватимете та розгортатимете традиційні ML моделі, а також підтримуватимете все це у виробництві на Azure, AWS або GCP.

Що ми пропонуємо:

AI Grant — перестаньте говорити про AI і почніть його створювати. Наш AI Grant надає 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 та GitHub Copilot. Обирайте те, що найкраще підходить вам.

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

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

Завдання

Створювати та розгортати AI-системи на основі знань повністю: збір даних, розбиття на частини, конвеєри вбудовування, логіка пошуку, повторне ранжування та генерація відповідей
Розробляти агентські застосунки — інтеграції інструментів, цикли планування, управління пам’яттю, обмеження — використовуючи фреймворки LangGraph, LangChain, Semantic Kernel або еквівалентні
Реалізовувати та підтримувати ML конвеєри для класичних випадків: прогнозування, класифікація, рекомендації та оптимізація моделей
Розгортати та оптимізувати інфраструктуру обслуговування моделей: API кінцеві точки, пакетна обробка, кешування, використання GPU та управління витратами у хмарних середовищах
Писати чистий, протестований, виробничий код на Python — не прототипний код, який хтось інший має переписувати
Створювати конвеєри оцінки та моніторингу: автоматизовані перевірки якості, виявлення дрейфу, відстеження затримок та цикли зворотного зв’язку з участю людини
Працювати з хмарними AI сервісами принаймні на одній великій платформі (Azure, AWS або GCP) для впровадження масштабованих рішень
Співпрацювати з AI архітекторами над технічним дизайном та з інженерами даних щодо доступності та якості даних

Наші очікування

Щонайменше 4 роки досвіду в розробці програмного забезпечення або ML, з практичним досвідом впровадження AI/ML систем у виробництво
Високий рівень володіння Python — не лише скрипти, а написання підтримуваного, протестованого коду для виробничих сервісів
Практичний досвід роботи з AI/ML фреймворками, такими як LangChain, LangGraph, Semantic Kernel або еквівалентними
Знання принаймні однієї великої хмарної платформи (Azure, AWS або GCP) та її AI/ML сервісів
Досвід роботи з векторними базами даних, моделями вбудовування та системами пошуку у реальних застосунках
Знайомство з основами MLOps: версіонування моделей, відстеження експериментів, CI/CD для ML та моніторинг
Здатність працювати автономно, ефективно співпрацюючи з архітекторами, інженерами даних та продуктовими командами
Вільне володіння англійською (усна та письмова)
Вільне володіння польською мовою обов’язкове
Обов’язкове проживання в Польщі

Буде перевагою

Досвід тонкого налаштування LLM (LoRA, QLoRA) або роботи з конвеєрами тренування моделей
Фон у класичному ML — scikit-learn, XGBoost, прогнозування часових рядів або системи рекомендацій
Досвід розгортання в контейнерах (Docker, Kubernetes) та інфраструктури як коду
Внески у відкриті AI/ML проєкти або публікації технічних статей

Вакансія № JOB-N7QAP

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 Engineer – GenAI & Cloud (f/m/x)

Get to know Sii better

Get to know Sii better

Apply for