Вакансія
З партнерського стрічки
Передовий інженер ШІ
Ціна за запитом
Деталі
- Тип зайнятості
- Повна зайнятість
- Віддалено
- Ні
- Компанія
- Techtorch
Опис
Автоматичний переклад з English. Оригінальний текст є авторитетним. Машинний переклад — готується точніший варіант.
Передовий інженер ШІ
Створюйте наскрізні продукти на міцній основі даних, використовуючи ШІ як примножувач сил.
Практика даних | Remote (Польща) | Старший
Про TechTorch
У TechTorch ми будуємо майбутнє інтелектуальної роботи. Наша місія полягає в тому, щоб допомогти компаніям розробляти, створювати та розгортати агентів штучного інтелекту, які автоматизують складні робочі процеси в реальному світі, забезпечуючи надійність, вимірну рентабельність інвестицій і значне підвищення ефективності.
Тут ви не просто гратиметеся з підказками чи запускатимете нескінченні докази концепції. Ви постачатимете системи ШІ виробничого рівня, які вирішуватимуть реальні проблеми в різних галузях.
Ви приєднаєтесь до практичної, швидкої команди, керованої власністю, яка процвітає завдяки швидкому будівництву, швидким ітераціям і досягненню результатів за кілька днів, а не за місяці.
Про практику
Практика обробки даних TechTorch знаходиться на стику корпоративних даних і прикладного ШІ. Ми розробляємо та створюємо власні системи штучного інтелекту, які не просто аналізують минуле — вони активно керують рішеннями. Наша робота охоплює інфраструктуру даних і конвеєри, інтелектуальну автоматизацію та комплексні додатки ШІ в різних галузях.
Ми працюємо так, як зараз працюють найкращі команди з обслуговування клієнтів: невеликі команди, глибока власність, відсутність передачі на кордонах. Ми переносимо проблеми від дошки клієнта до виробництва, і ми дозволяємо штучному інтелекту виконувати важку роботу, де б він не заслужив своє місце.
Роль
Ми шукаємо інженера, який створює весь стек і володіє даними, що знаходяться під ним. Ви можете сидіти в клієнтському сеансі, формувати архітектуру, проектувати основу даних і відправляти програму, яка працює поверх неї — без передачі на кордонах.
Робота охоплює доставку клієнтів і розробку внутрішнього акселератора. Ви плануєте проблему, структуруєте рішення та володієте результатом від кінця до кінця. Агенти кодування штучного інтелекту займають центральне місце в нашому створенні — це не новинка, а щоденний рівень, який дозволяє невеликій команді охопити багато місця.
Що ви зробите
• Власна робота від кінця до кінця — від відкриття та формування рішення до проектування системи, створення та розгортання виробництва.
• Проектуйте та створюйте основу даних: моделі даних, проектування схем, розмірне моделювання, конвеєри ETL/ELT та розміри, що повільно змінюються (SCD), які затримуються у виробництві.
• Створюйте повноцінні додатки на цій основі — служби Python/FastAPI та інтерфейси Next.js, які роблять дані та робочі процеси ШІ зручними.
• Використовуйте агенти кодування штучного інтелекту (Claude Code або еквівалент) як основний прискорювач побудови, щоб швидко переходити від специфікації до робочого програмного забезпечення, не жертвуючи оцінкою чи якістю.
• Розробляйте та створюйте можливості штучного інтелекту там, де вони підходять — конвеєри RAG, агентські робочі процеси та обробку LLM-in-the-loop — і створюйте їх за допомогою серверів MCP, навичок і плагінів.
• Організуйте конвеєри та автоматизацію за допомогою таких інструментів, як Airflow, Dagster/Prefect, Celery або Temporal — вибираючи правильний інструмент для роботи.
• Встаньте та володійте CI/CD і хмарними розгортаннями на AWS і Azure.
• Перетворіть неоднозначні вимоги клієнта в чіткий дизайн і повідомте про компроміси як технічній, так і бізнес-аудиторії.
• Додайте багаторазові прискорювачі та технічні ресурси назад до Data Practice.
Необхідно мати
Ми шукаємо справжню глибину виробництва в інженерії даних і розробці повного стека, а не на поверхні.
Data Engineering Foundation
• Моделювання даних і проектування схем — розмірне моделювання, компроміси нормалізації та дизайн схеми EDW/складу, який ви можете захистити.
• Практичний досвід роботи з конвеєром даних — проектування ETL/ELT для пакетних і додаткових завантажень, створення та підтримка у виробництві (а не лише сценарії SQL за розкладом).
• Розміри, що повільно змінюються (SCD) і обробка змінених даних — знає шаблони та їх застосування.
• dbt Experience — модульні перетворення SQL, тести, документація та інкрементні стратегії.
• Розширений SQL і принаймні одна сучасна глибока платформа даних (наприклад, Snowflake, Databricks або подібне хмарне сховище/озеро).
• Думка про якість даних — тестування, валідація та родовід розглядаються як першокласні, а не запізнілі думки.
Розробка продуктів штучного інтелекту з повним стеком
• Python як основна мова — служби, автоматизація та дані працюють однаково.
• FastAPI — дизайн асинхронного REST API, впровадження залежностей, тестування.
• Сучасний інтерфейс, в ідеалі Next.js — компонентна архітектура, SSR, управління станом і реальна чутливість UX.
• PostgreSQL — розробка схем, оптимізація запитів, індексація.
• Проектування системи — можна створити архітектуру з порожньої сторінки: послуги, межі, компроміси та масштаб.
• Розробка на основі штучного інтелекту — використовує агентний інструмент кодування (Claude Code, Cursor або аналогічний) як справжній прискорювач щоденного робочого процесу, і може конкретно сказати, як це зробити.
• Право власності на CI/CD і хмарне розгортання на AWS або Azure без серйозної підтримки.
Способи роботи
• Комфортність доставки до клієнта — може технічно представляти TechTorch і здійснювати переклад між бізнесом і технікою.
• Спосіб мислення, орієнтований на клієнта — визначає рішення щодо того, чого зацікавлена сторона насправді намагається досягти, і може плавно змінювати погляди інженера та власника бізнесу в одній розмові.
• Наскрізний інстинкт володіння — переносить проблему від відкриття до виробництва та володіє результатом, а не передає його під час кожної передачі.
Приємно мати
Не обов’язково подавати заявку, але це те, що виділяє кандидата.
Відмінна відмінність — плавність комерційних даних: досвід оцінки потоків комерційних даних через CRM (в ідеалі Salesforce) і ERP (в ідеалі NetSuite) від можливості до замовлення до виставлення рахунків із можливістю діагностики, документування та вирішення невідповідностей.
• Глибина агентського штучного інтелекту — LangGraph або аналогічний: багатоагентна координація, використання інструментів, пам’ять і керування станом.
• Розробка RAG — стратегії пошуку, векторні сховища, фрагментація, переранжування та оцінка.
• Досвід роботи в консалтинговому середовищі чи середовищі надання послуг клієнтам, або роль передового розгортання/вбудованого інженера.…
Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/techtorch/forward-deployed-ai-engineer-eu-uk-193609)
Створюйте наскрізні продукти на міцній основі даних, використовуючи ШІ як примножувач сил.
Практика даних | Remote (Польща) | Старший
Про TechTorch
У TechTorch ми будуємо майбутнє інтелектуальної роботи. Наша місія полягає в тому, щоб допомогти компаніям розробляти, створювати та розгортати агентів штучного інтелекту, які автоматизують складні робочі процеси в реальному світі, забезпечуючи надійність, вимірну рентабельність інвестицій і значне підвищення ефективності.
Тут ви не просто гратиметеся з підказками чи запускатимете нескінченні докази концепції. Ви постачатимете системи ШІ виробничого рівня, які вирішуватимуть реальні проблеми в різних галузях.
Ви приєднаєтесь до практичної, швидкої команди, керованої власністю, яка процвітає завдяки швидкому будівництву, швидким ітераціям і досягненню результатів за кілька днів, а не за місяці.
Про практику
Практика обробки даних TechTorch знаходиться на стику корпоративних даних і прикладного ШІ. Ми розробляємо та створюємо власні системи штучного інтелекту, які не просто аналізують минуле — вони активно керують рішеннями. Наша робота охоплює інфраструктуру даних і конвеєри, інтелектуальну автоматизацію та комплексні додатки ШІ в різних галузях.
Ми працюємо так, як зараз працюють найкращі команди з обслуговування клієнтів: невеликі команди, глибока власність, відсутність передачі на кордонах. Ми переносимо проблеми від дошки клієнта до виробництва, і ми дозволяємо штучному інтелекту виконувати важку роботу, де б він не заслужив своє місце.
Роль
Ми шукаємо інженера, який створює весь стек і володіє даними, що знаходяться під ним. Ви можете сидіти в клієнтському сеансі, формувати архітектуру, проектувати основу даних і відправляти програму, яка працює поверх неї — без передачі на кордонах.
Робота охоплює доставку клієнтів і розробку внутрішнього акселератора. Ви плануєте проблему, структуруєте рішення та володієте результатом від кінця до кінця. Агенти кодування штучного інтелекту займають центральне місце в нашому створенні — це не новинка, а щоденний рівень, який дозволяє невеликій команді охопити багато місця.
Що ви зробите
• Власна робота від кінця до кінця — від відкриття та формування рішення до проектування системи, створення та розгортання виробництва.
• Проектуйте та створюйте основу даних: моделі даних, проектування схем, розмірне моделювання, конвеєри ETL/ELT та розміри, що повільно змінюються (SCD), які затримуються у виробництві.
• Створюйте повноцінні додатки на цій основі — служби Python/FastAPI та інтерфейси Next.js, які роблять дані та робочі процеси ШІ зручними.
• Використовуйте агенти кодування штучного інтелекту (Claude Code або еквівалент) як основний прискорювач побудови, щоб швидко переходити від специфікації до робочого програмного забезпечення, не жертвуючи оцінкою чи якістю.
• Розробляйте та створюйте можливості штучного інтелекту там, де вони підходять — конвеєри RAG, агентські робочі процеси та обробку LLM-in-the-loop — і створюйте їх за допомогою серверів MCP, навичок і плагінів.
• Організуйте конвеєри та автоматизацію за допомогою таких інструментів, як Airflow, Dagster/Prefect, Celery або Temporal — вибираючи правильний інструмент для роботи.
• Встаньте та володійте CI/CD і хмарними розгортаннями на AWS і Azure.
• Перетворіть неоднозначні вимоги клієнта в чіткий дизайн і повідомте про компроміси як технічній, так і бізнес-аудиторії.
• Додайте багаторазові прискорювачі та технічні ресурси назад до Data Practice.
Необхідно мати
Ми шукаємо справжню глибину виробництва в інженерії даних і розробці повного стека, а не на поверхні.
Data Engineering Foundation
• Моделювання даних і проектування схем — розмірне моделювання, компроміси нормалізації та дизайн схеми EDW/складу, який ви можете захистити.
• Практичний досвід роботи з конвеєром даних — проектування ETL/ELT для пакетних і додаткових завантажень, створення та підтримка у виробництві (а не лише сценарії SQL за розкладом).
• Розміри, що повільно змінюються (SCD) і обробка змінених даних — знає шаблони та їх застосування.
• dbt Experience — модульні перетворення SQL, тести, документація та інкрементні стратегії.
• Розширений SQL і принаймні одна сучасна глибока платформа даних (наприклад, Snowflake, Databricks або подібне хмарне сховище/озеро).
• Думка про якість даних — тестування, валідація та родовід розглядаються як першокласні, а не запізнілі думки.
Розробка продуктів штучного інтелекту з повним стеком
• Python як основна мова — служби, автоматизація та дані працюють однаково.
• FastAPI — дизайн асинхронного REST API, впровадження залежностей, тестування.
• Сучасний інтерфейс, в ідеалі Next.js — компонентна архітектура, SSR, управління станом і реальна чутливість UX.
• PostgreSQL — розробка схем, оптимізація запитів, індексація.
• Проектування системи — можна створити архітектуру з порожньої сторінки: послуги, межі, компроміси та масштаб.
• Розробка на основі штучного інтелекту — використовує агентний інструмент кодування (Claude Code, Cursor або аналогічний) як справжній прискорювач щоденного робочого процесу, і може конкретно сказати, як це зробити.
• Право власності на CI/CD і хмарне розгортання на AWS або Azure без серйозної підтримки.
Способи роботи
• Комфортність доставки до клієнта — може технічно представляти TechTorch і здійснювати переклад між бізнесом і технікою.
• Спосіб мислення, орієнтований на клієнта — визначає рішення щодо того, чого зацікавлена сторона насправді намагається досягти, і може плавно змінювати погляди інженера та власника бізнесу в одній розмові.
• Наскрізний інстинкт володіння — переносить проблему від відкриття до виробництва та володіє результатом, а не передає його під час кожної передачі.
Приємно мати
Не обов’язково подавати заявку, але це те, що виділяє кандидата.
Відмінна відмінність — плавність комерційних даних: досвід оцінки потоків комерційних даних через CRM (в ідеалі Salesforce) і ERP (в ідеалі NetSuite) від можливості до замовлення до виставлення рахунків із можливістю діагностики, документування та вирішення невідповідностей.
• Глибина агентського штучного інтелекту — LangGraph або аналогічний: багатоагентна координація, використання інструментів, пам’ять і керування станом.
• Розробка RAG — стратегії пошуку, векторні сховища, фрагментація, переранжування та оцінка.
• Досвід роботи в консалтинговому середовищі чи середовищі надання послуг клієнтам, або роль передового розгортання/вбудованого інженера.…
Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/techtorch/forward-deployed-ai-engineer-eu-uk-193609)
Це оголошення надходить із партнерського фіду. Подайте заявку на сайті джерела.
Джерело: Techtorch
Оголошення надано Techtorch.
