AI mérnök

Stack

Feladatok

• ▹AI-alapú funkciók tervezése és építése a B2B portálon, belső eszközökben és kereskedőknek szóló termékekben – LLM-integrációk, AI-ügynökök és intelligens automatizációk
• ▹Homályos üzleti problémák jól körülhatárolt AI-megoldásokká alakítása, prompt engineeringtől a RAG-pipeline-okon át a teljes agentikus munkafolyamatokig
• ▹AI-rendszerek építése, kiértékelése és iterálása szigorú, kísérlet-vezérelt megközelítéssel – minőség, késleltetés és költség nyomon követésével
• ▹Szoros együttműködés termék-, üzemeltetési és mérnöki csapatokkal a nagy hatású AI-lehetőségek azonosítására és végponttól végpontig történő megvalósítására
• ▹Belső AI-eszközök és képesség-keretrendszerek fejlesztése, amelyek lehetővé teszik nem technikai csapatok számára az AI napi munkafolyamatokba való beépítését
• ▹Harmadik féltől származó AI API-k (Anthropic, OpenAI stb.) és MCP-alapú eszközök integrálása biztonsági és megbízhatósági szempontok betartásával
• ▹Az éles AI-rendszerek megfigyelhetőségének fenntartása – regressziók, prompt-drift és modellteljesítmény-romlás monitorozása

Elvárások

• ▹3+ év szoftverfejlesztői tapasztalat, ebből legalább 1-2 év produkciós AI/ML-rendszerek építésével
• ▹Gyakorlati tapasztalat LLM API-kkal (Anthropic Claude, OpenAI GPT stb.) és prompt engineering legjobb gyakorlatokkal
• ▹Erős programozási készségek Pythonban és/vagy TypeScript/JavaScriptben, backend szolgáltatások és könnyű frontend felületek építésében egyaránt
• ▹Tapasztalat RAG-pipeline-ok, embedding-munkafolyamatok vagy agentikus rendszerek építésében olyan keretrendszerekkel, mint a LangChain vagy a LlamaIndex
• ▹Jártasság vektoradatbázisokban (Pinecone, Weaviate, pgvector stb.) és szemantikus keresési mintázatokban
• ▹Tapasztalat nem technikai stakeholderekkel való együttműködésben AI-projektek körülhatárolásában és megvalósításában
• ▹Bizonyított képesség AI-kimenet minőségének értékelésére és eval/tesztelési keretrendszerek építésére LLM-alapú rendszerekhez

Előny

• ▹Logisztikai, ellátási lánc vagy B2B SaaS tapasztalat erős előny
• ▹Tapasztalat MCP (Model Context Protocol), AI-ügynök orkesztráció vagy több lépéses eszközhasználati munkafolyamatok terén bónusz

Soft skillek

A munkáltatóról

A Portless globális kiszállítási megoldásokra specializálódott kis- és középvállalkozások, valamint nagyvállalati kereskedők számára, lehetővé téve, hogy közvetlenül a gyártási központokból – például Kínából – szállítsanak a világ minden pontjára.