Senior GenAI Engineer

🕒 il y a 4 mois

🇵🇱 Pologne – Télétravail

⏳ Contrat

🟠 Senior

👷🏻‍♀️ Ingénieur

👻 Score fantôme 66%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Look4IT

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11 - 50 employés

Fondée en 2012

💼 Conseil

📣 Marketing

📦 Logistique

Consulting • Marketing • Logistics

Look4IT est une agence de recrutement spécialisée dans le secteur informatique, se concentrant exclusivement sur la fourniture de solutions de recrutement pour des postes permanents et contractuels. Créée en 2012, l'entreprise s'appuie sur plus d'une décennie d'expérience et une base de données de plus de 270 000 candidats, garantissant ainsi qualité et rapidité dans la mise en relation de professionnels qualifiés en informatique avec des employeurs. Look4IT propose une large gamme de services de recrutement, y compris des évaluations techniques, de l'externalisation et de l'automatisation des processus, spécifiquement adaptés aux besoins uniques de l'industrie IT.

Description

• Build LLM-powered features end to end • Design and implement agentic flows, retrieval, and tool calling using LangGraph • Ship LLM features as FastAPI services with streaming, persistence, and proper tests • Build evaluation datasets, regression suites, and LLM-as-judge checks to assess answer quality • Turn user questions into effective queries against the search platform • Orchestrate multi-step research loops and shape model context • Diagnose whether incorrect answers result from retrieval, queries, or prompts, and fix the appropriate issue • Instrument flows with Langfuse tracing • Investigate bad answers from real production traces • Manage latency, token, and cost budgets, including routing across model sizes and families behind an AI gateway • Take LLM-powered features from idea through development and deployment to continuous improvement

🎯 Exigences

• Experience in building and operating backend services - APIs, async, testing • Hands-on experience taking LLM features to production and keeping them running - not only prototypes • Experience with agent/orchestration frameworks, ideally LangGraph • Practical RAG experience • Experience debugging LLM systems in production - tracing, evaluation, cost and latency • Experience running services in the cloud, specifically Azure • Strong problem-solving skills, analytical thinking, and technical decision-making • Fluent in English • Proactive communicator and collaborative team player • Open-minded, creative, and motivated to push boundaries in AI and automation • Nice to have: Azure OpenAI, AI Search, App Service • Nice to have: Infrastructure-as-code (Bicep) • Nice to have: Mentoring or tech-lead experience • Python, FastAPI, LangGraph, Azure OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, FAISS, PostgreSQL, Langfuse, Azure App Insights, Bicep, Docker/Podman