Senior AI Engineer

Stack

Feladatok

• ▹Üzleti problémák diagnosztizálása megoldás-építés előtt: workflow-k feltérképezése, szűk keresztmetszetek azonosítása, annak igazolása, hogy az AI a megfelelő beavatkozás
• ▹AI-kezdeményezések end-to-end tulajdonlása, a stakeholder-felméréstől a technikai tervezésen át a bevezetésig és iterációig
• ▹AI-alapú megoldások gyors tervezése, fejlesztése és szállítása, működő prototípusokkal napok (nem hónapok) alatt
• ▹Szervezeti folyamatok javítása: szűk keresztmetszetek csökkentése, átfutási idő rövidítése, áteresztőképesség növelése
• ▹AI-képességek integrálása meglévő rendszerekbe és workflow-kba API-kkal, orkesztrációs eszközökkel és modern AI-platformokkal (pl. GitLab Duo Agent Platform)
• ▹Customer Zero szerep: a GitLab AI-kínálatának bemutatása és valós használati tanulságok visszacsatolása az R&D felé
• ▹Szoros együttműködés stakeholderekkel a valós korlátok megértéséért, a technikai és nem-technikai nézőpontok összehangolásáért
• ▹Siker mérése üzleti metrikákkal, folyamat-metrikákkal és visszacsatolási hurkokkal
• ▹Technikai irány formálása: eszközök értékelése, minták dokumentálása, újrahasznosítható alapok létrehozása

Elvárások

• ▹Erős, magabiztos kódolási készség: működő megoldások end-to-end építése, tiszta, karbantartható kód, hatékony hibakeresés
• ▹Erős jártasság legalább egy modern szkriptnyelvben (Python, JavaScript/TypeScript vagy hasonló), REST API-k, GraphQL és integrációs minták ismerete
• ▹Mély, gyakorlati tapasztalat modern AI-technológiákkal: prompt engineering mint alapdiszciplína, kontextusablak-kezelés, többfordulós interakciók, kimenet-minőség kiértékelése
• ▹Modellválasztás és költség-teljesítmény kompromisszumok megértése: mikor jobb egy kisebb finomhangolt modell, mikor RAG vs. bővített kontextusablak
• ▹Agentikus architektúra minták ismerete: eszközhasználat, több-ágenses orkesztráció, human-in-the-loop tervezés, guardrail-ek, kiértékelési keretrendszerek
• ▹Gyakorlati jártasság az LLM-ökoszisztémában (Anthropic, OpenAI, nyílt forráskódú alternatívák), és ítélőképesség, hogy melyiket mikor érdemes használni
• ▹AI-biztonsági és kockázattudatosság: guardrail-ek tervezése (bemenet-validálás, kimenet-szűrés, hozzáférés-kontroll, prompt injection védelem, adatszivárgás-megelőzés)
• ▹Rendszerszintű gondolkodás és diagnosztikai szigor: komplex folyamatok feltérképezése, szűk keresztmetszetek azonosítása
• ▹Ismeret vállalati üzleti rendszerekkel: CRM (Salesforce), marketing-automatizáció (Marketo), support-platformok (Zendesk), orkesztrációs eszközök (Workato), AI-platformok (Relevance AI), enterprise search (Glean)
• ▹Széleskörű funkcionális megértés, tartalmas beszélgetések folytatásának képessége diverz stakeholderekkel
• ▹Bizonyított end-to-end tulajdonlás komplex kezdeményezéseken, bizonytalanságban való hatékony munkavégzés
• ▹Termékszemlélet: MVP-k körvonalazása, kíméletlen priorizálás, iteratív szállítás

Előny

• ▹Tapasztalat GitLab platformmal és CI/CD workflow-kkal
• ▹Háttér tanácsadásban, solutions engineeringben vagy ügyfélközpontú technikai szerepekben
• ▹Ismeret value stream mapping, folyamat-metrikák vagy Theory of Constraints gondolkodással
• ▹Tapasztalat low-code/no-code orkesztrációs eszközökkel (n8n, Make, Workato) egyéni fejlesztés mellett
• ▹Korábbi startup vagy gyors növekedésű cégnél szerzett tapasztalat
• ▹Tapasztalat technikai projektek mentorálásában vagy vezetésében junior mérnökökkel

Soft skillek

A munkáltatóról

A GitLab egy intelligens DevSecOps orkesztrációs platform, több mint 50 millió regisztrált felhasználóval. Az Enterprise Technology & AI csapat a szervezet transzformációjának motorja abban, hogyan hoznak döntéseket és érnek el eredményeket, teljesen remote, aszinkron környezetben, a GitLab értékei mentén.