AI-mérnök – egyetemi és pályakezdő szint (Anthropic-partnerség, Hollandia / Nyugat-Európa)

Stack

Feladatok

• ▹AI-alapú alkalmazások, munkafolyamatok és újrahasznosítható gyorsítók építésének, tesztelésének, karbantartásának és dokumentálásának segítése
• ▹Prototípusok és proof of conceptek fejlesztése generatív AI-val, LLM-ekkel (köztük Claude), RAG-gal, API-kkal és munkafolyamat-automatizálási eszközökkel
• ▹Ágensalapú AI-megoldások fejlesztésének támogatása, amelyek vállalati kontextust használnak, jóváhagyott eszközöket és API-kat hívnak, és vállalati folyamatokat vezényelnek
• ▹Prompt- és kontextustervezés: utasítások, példák, strukturált bemenetek, válaszformázás és kimeneti korlátok
• ▹AI-alkalmazások építése strukturált kimenetekkel, tool use/function calling használatával, emberi ellenőrzéssel és munkafolyamat-vezénylési mintákkal
• ▹AI-képességek integrálása vállalati platformokkal, például a ServiceNow-val
• ▹Tiszta, karbantartható, biztonságos és dokumentált kód írása
• ▹Adatelőkészítés, dokumentumbetöltés, darabolás, beágyazás, visszakeresés, promptfejlesztés, kiértékelés és tesztelés támogatása
• ▹A modellek és munkafolyamatok teljesítményének értékelése pontosság, relevancia, megalapozottság, megbízhatóság, késleltetés, költség, biztonság és felhasználói élmény szempontjából
• ▹Tesztesetek, értékelő adathalmazok, monitorozási megközelítések és visszacsatolási hurkok fejlesztése
• ▹A felelős AI elveinek alkalmazása, érzékeny adatok védelmére, hozzáférés-szabályozásra, prompt injection kockázatokra és nem kívánt eszközvégrehajtásra szolgáló védőkorlátok bevezetése
• ▹Kollaboráció termék-, mérnöki, design-, adattudományi, ServiceNow-platform- és tanácsadói csapatokkal; részvétel a sprinttervezésben, kódreviewkban és retrospektívákon
• ▹Technikai kutatás, demók és proof of concept fejlesztés támogatása az ügyfélcsapatok számára
• ▹Új AI-technológiák, keretrendszerek és a Claude képességeinek követése, Anthropic-képzések elvégzése a NewRocket partnerségén keresztül

Elvárások

• ▹Jelenleg folyó vagy nemrég befejezett diploma számítástechnika, mérnöki tudományok, adattudomány, mesterséges intelligencia, gépi tanulás vagy kapcsolódó műszaki területen
• ▹1–3 év releváns tapasztalat gyakorlatból, co-opból, kutatásból, szabadúszó munkából, egyetemi projektekből vagy munkahelyről
• ▹Tapasztalat legalább egy programozási nyelvben, lehetőleg Pythonban, JavaScriptben/TypeScriptben, Javában vagy hasonlóban
• ▹A szoftverfejlesztés alapfogalmainak, API-k, adatbázisok, verziókezelés és felhőalapú alkalmazások ismerete
• ▹Jártasság a generatív AI-ban, LLM-ekben, prompt engineeringben, gépi tanulásban, adattudományban vagy automatizálásban
• ▹LLM-alkalmazási fogalmak (kontextusablak, tokenhasználat, beágyazások, vektorkeresés, RAG, tool use/function calling, strukturált kimenetek, modellértékelés) ismerete
• ▹Eszközök és keretrendszerek, például Git, REST API, SQL, Docker, LLM API-k, LangChain, LangGraph, LlamaIndex vagy felhős AI-szolgáltatások ismerete
• ▹A felelős AI alapfogalmainak ismerete: adatvédelem, modellkorlátok, emberi felügyelet, biztonságos AI-bevezetés
• ▹Erős problémamegoldó készség, kíváncsiság, részletekre figyelés és tanulási hajlandóság gyors tempójú környezetben
• ▹Képesség a technikai fogalmak érthető elmagyarázására technikai és nem technikai érintetteknek egyaránt

Előny

• ▹Tapasztalat AI-, automatizálási, chatbot-, munkafolyamat- vagy adatvezérelt projektekben kurzusokból, kutatásból, gyakorlatból, hackathonokból vagy személyes projektekből
• ▹A Claude, az Anthropic API, az Anthropic Console, az Anthropic Academy tananyagai vagy a Claude-központú implementációs útmutatók ismerete
• ▹LLM API-kkal épített beszélgető AI, dokumentumfeldolgozó, összegző, kereső, tudásasszisztens vagy munkafolyamat-automatizáló alkalmazások tapasztalata
• ▹A RAG, vektoradatbázisok, beágyazások, szemantikus visszakeresés, AI-ügynökök, tool use vagy human-in-the-loop munkafolyamat-tervezés ismerete
• ▹ServiceNow-ismeret: platformfejlesztés, munkafolyamat-automatizálás, Virtual Agent, Predictive Intelligence, Now Assist, AI Agents, IntegrationHub vagy Flow Designer
• ▹Felhőplatformok (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) ismerete
• ▹A Model Context Protocol (MCP) fogalmainak, biztonságos API-integrációs mintáknak vagy AI-alkalmazások vállalati eszközökhöz és adatforrásokhoz való kapcsolásának ismerete
• ▹Tapasztalat agilis szoftverfejlesztési környezetben

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Anthropic-partnerségen keresztül elérhető képzési és szakmai fejlődési lehetőségek

A munkáltatóról

A NewRocket AI-first, elit ServiceNow-partner, amely a Now Platformon segít vállalatoknak értéket teremteni. Egyben Anthropic-partner is, így Claude-alapú AI-megoldások bevezetésében is támogatja az ügyfeleit.