Forward Deployment Engineer | AI & GenAI Solutions
Experis Manpower Group · Wrocław
170–180 zł/godz. brutto
Do 26 lat i się uczysz?
Na rękę: 170–180 zł/godz. Uczeń albo student do 26. roku życia przy umowie zlecenie dostaje całą tę stawkę, bez składek ZUS i bez podatku.
✓ Zweryfikowane
⭐ Silver Expert
⏱
💻 Zdalna
Lekka praca fizyczna
LokalizacjaWrocław
Swobodna 1
Swobodna 1
Godziny pracy
Forma pracyZdalna
Szczebel stanowiskaStarszy specjalista
Wynagrodzenie170–180 zł/godz. brutto
KategoriaProgramowanie i tworzenie aplikacji
Data dodania19.10.2026
Dorabiasz do emerytury albo renty? Przy tej stawce do progu ZUS zmieścisz ok. 38 godzin w miesiącu. Próg to 6463,20 zł brutto miesięcznie (od 1 września 2026 do 30 listopada 2026). Dotyczy osób przed wiekiem emerytalnym i rencistów. Po wieku emerytalnym (60 lat kobiety, 65 lat mężczyźni) limitu nie ma. Policz dokładnie →
Obowiązki
Rozmawianie z klientami i poznawanie ich potrze biznesowych.
Projektowanie, budowanie i wdrażanie zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji.
Tworzenie aplikacji wykorzystujących modele językowe, architektury RAG i bazy wektorowe.
Zamienianie wymagań zamawiającego na gotowe moduły oraz produkty.
Nadzorowanie procesu wdrażania rozwiązań i pomaganie partnerom na każdym etapie prac.
Łączenie nowych narzędzi AI z istniejącymi systemami firmowymi.
Współpracowanie z zespołami inżynierów i twórców produktów przy rozwijaniu strategii technicznej.
Wymagane języki
angielski
Wymagania
Ponad 5 lat praktyki w inżynierii oprogramowania, architekturze systemów lub doradztwie technicznym.
Doświadczenie we wdrażaniu wielkoskalowych projektów oraz kierowaniu ich realizacją.
Praktyczna znajomość rozwiązań GenAI, RAG, agentów AI oraz baz wektorowych.
Umiejętność projektowania promptów i integrowania modeli sztucznej inteligencji.
Bardzo dobra znajomość języka Java, Python, C# lub pokrewnych technologii programistycznych.
Doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi (AWS, Azure lub GCP).
Zrozumienie architektury mikrousług, interfejsów REST API i systemów rozproszonych.
Znajomość narzędzi Docker, Kubernetes, procesów CI/CD oraz infrastruktury jako kodu.
Wysokie umiejętności komunikacyjne i sprawne zarządzanie relacjami z klientami.
Mile widziana wiedza z zakresu MLOps, Data Engineeringu oraz praca w branży bankowej, finansowej lub medycznej.