← Vissza a listához
Állás
Senior Generatív AI mérnök
Dataiku
AI / ML Engineer
• Remote
• Teljes munkaidő
• 📍 United Kingdom
A Dataiku a vállalati AI-siker platformja. Senior Generatív AI mérnökként az ED&A csapatban olyan ágens alapú AI-rendszereket építesz, amelyek átalakítják a Dataiku belső működését. A munka gyakorlati és end-to-end: szorosan az üzlettel dolgozol (elsősorban a Revenue szervezettel - Sales, BDR, Customer Success, Solutions Engineering, Professional Services, Sales Ops és Marketing, a szerep ~75%-a), valós problémákat alakítasz működő szoftverré, és a projekteket az első beszélgetéstől az éles üzemig viszed. A pozíció távmunkás az Egyesült Királyságból.
Feladatok
- ▹End-to-end AI-megoldások tervezése a Dataiku platformján (Agent Hub, Prompt Studio, LLM Mesh, Knowledge Banks/Vector Store), vagy szükség szerint Python-alapú keretrendszerekkel
- ▹Több-ágenses rendszerek építése és orkesztrálása Dataiku Visual Agents és kód alapú keretrendszerek (LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK) használatával
- ▹LLM API-k integrálása és optimalizálása több szolgáltatónál (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure, nyílt forráskódú modellek LLM Mesh-en át), modell-routinggal a költség, latencia és minőség kiegyensúlyozására
- ▹RAG-pipeline-ok megvalósítása, beleértve az agentic RAG-et és a GraphRAG-et reranking, dinamikus szűrés és dokumentumkivonatolás mellett
- ▹Autonóm és félautonóm AI-ágensek fejlesztése és Agent Tool-ok építése (egyedi API-integrációk, adatlekérdezés, döntési logika, automatizált munkafolyamatok)
- ▹MCP (Model Context Protocol) szerverek építése, publikálása és felhasználása az ágens-eszköz integrációhoz, egyedi MCP-szerverekkel is
- ▹Kiértékelési keretrendszerek (evals) tervezése és karbantartása, amelyek a pontosságot, latenciát, költséget és megbízhatóságot mérik éles üzemben
- ▹Adatkormányzási, biztonsági és szabályozási megfelelés (EU AI Act tudatosság, felelős AI), valamint a Dataiku Cost Guard és Quality Guard használata
- ▹Front-end felületek készítése AI-alkalmazásokhoz HTML, CSS, JavaScript használatával (Dataiku webapps, Dataiku Answers vagy önálló Vue.js + Node.js alkalmazások)
- ▹Érintettek bevonása, követelmények felmérése és a mögöttes felhasználói fájdalom azonosítása; terméktámogatás visszajelzéssel és naprakészség a fejlődő AI-világban (MCP, A2A protokollok)
Elvárások
- ▹Erős Python-tudás, beleértve a tipikus data science és AI-engineering könyvtárakat
- ▹Gyakorlati tapasztalat ágens alapú AI-rendszerek építésében: több-ágenses orkesztráció, tool chaining, autonóm döntéshozatal és AI-ágensek éles bevezetése
- ▹Tapasztalat modern ágens-orkesztrációs keretrendszerekkel (LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK); a LangChain ismerete releváns, de önmagában nem elegendő
- ▹RAG-architektúrák ismerete (vektoradatbázisok, embedding-stratégiák, agentic RAG, GraphRAG) és annak megértése, mikor melyiket érdemes alkalmazni
- ▹Jártasság az MCP-ben az ágens-eszköz integrációhoz, vagy képesség új integrációs sztenderdek gyors elsajátítására
- ▹Tapasztalat strukturált kimenetekkel, function/tool callinggal és prompt engineeringgel több LLM-szolgáltatónál
- ▹Webfejlesztési alapok (HTML, CSS, JavaScript)
- ▹Jártasság az AI-kiértékelési gyakorlatokban: evalek építése, modell/ágens-teljesítmény monitorozása és metrikák alapján iterálás
- ▹BSc vagy MSc Computer Science, Data Science, Engineering vagy kapcsolódó területen; egyenértékű tapasztalat is elfogadott
Előny
- ▹Tapasztalat Vue.js és Node.js terén
- ▹Jártasság AI-asszisztált fejlesztőeszközökkel (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code vagy hasonló)
- ▹A Dataiku ismerete
Soft skillek
Erős kommunikációs és prezentációs készség technikai és nem technikai érintettekkel egyarántProblémamegoldó hozzáállás és elkötelezettség a mérhető üzleti érték irántNyitottság új eszközök tanulására és a gyorsan változó AI-világhoz való alkalmazkodásra
Végzettség: Bachelor's or Master's in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related field; equivalent experience also considered