Kariera

Szukamy osoby, która zna AI od strony praktycznej: potrafi uruchamiać modele lokalnie, dostosowywać je do konkretnych zadań i integrować z działającym oprogramowaniem.
Będziesz pracować m.in. z wydajnymi stacjami AI klasy NVIDIA DGX Spark i rozwijać rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję.

Zakres pracy

• uruchamianie, testowanie, benchmarkowanie i optymalizacja modeli AI,
• tworzenie rozwiązań wykorzystujących LLM, modele embeddingowe, RAG, reranking i agentów AI,
• dostrajanie modeli, w tym LoRA/QLoRA, oraz ich kwantyzacja i optymalizacja,
• uruchamianie i optymalizacja lokalnej inferencji modeli na GPU,
• integracja mechanizmów AI z istniejącym oprogramowaniem,
• tworzenie prototypów i wdrażanie ich do realnych produktów.

Szukamy osoby, która:

• bardzo dobrze zna Pythona,
• ma praktyczne doświadczenie z PyTorch i ekosystemem Hugging Face,
• potrafi samodzielnie uruchamiać i dostosowywać modele lokalne, a nie tylko korzystać z zewnętrznych API,
• zna Linux, Git i Docker,
• rozumie zagadnienia związane z GPU, VRAM, wydajnością, kwantyzacją i inferencją modeli,
• potrafi mierzyć jakość, szybkość i wymagania sprzętowe tworzonych rozwiązań.

Dodatkowym atutem będzie znajomość CUDA, C++, ONNX, TensorRT/TensorRT-LLM, llama.cpp, vLLM, SGLang, PEFT, MCP oraz zagadnień cyberbezpieczeństwa.

Oferujemy

• pracę nad praktycznymi zastosowaniami AI w cyberbezpieczeństwie,
• możliwość pracy zarówno z dużymi modelami językowymi, jak i modelami wyspecjalizowanymi i uruchamianymi lokalnie,
• dostęp do wydajnej infrastruktury obliczeniowej,
• duży wpływ na architekturę i kierunek rozwoju tworzonych rozwiązań,
• możliwość eksperymentowania z nowymi modelami i technologiami i wdrażania najlepszych rozwiązań do produktów,
• swobodną, techniczną atmosferę bez zbędnej korporacyjnej otoczki,
• umowę o pracę albo współpracę B2B.

Jeżeli lubisz zaglądać pod maskę modeli i zamieniać eksperymenty AI w działający kod, zapraszamy 🙂