🛠️ AI Infrastructure & SW Engineer - Buduj páteř našich AI řešení | Hybrid | Praha

Přidej se k nám do Blindspot AI , kde měníme nejnovější AI technologie a komplexní matematické modely v inovativní byznys řešení. Hledáme zapálené inženýry , které baví rozmanitost a chtějí růst po boku našeho týmu 80 expertů. Dvakrát jsme se umístili mezi nejrychleji rostoucími firmami v žebříčku Deloitte Technology Fast 50 a získali jsme ocenění Microsoft Digital Transformation Award . Od roku 2017 jsme součástí skupiny Adastr a a od roku 2025 také Carlyle Group , což nám dodává stabilitu. Tvá mise: Stavět a škálovat reálné AI platformy pro odvětví jako bankovnictví nebo logistika a pomáhat jim dosahovat úspor i udržitelnosti Pracovat na různorodých projektech od engine pro optimalizaci úspor CO₂ až po platformy poháněné GenAI pro globální korporace Spolupracovat s data scientisty a AI inženýry na dodávání robustních systémů připravených pro produkci Určovat směr vývoje (roadmapu) nových funkcí a zajišťovat stabilitu infrastruktury pro interní i klientské stakeholdery Rozšiřovat své technologické znalosti nastavováním infrastruktury u velkých cloudových poskytovatelů, prozkoumáváním AI/AIOps/MLOps a řešením výzev, jako je on-premise nasazení LLM Hledat nejefektivnější nástroje pro řešení byznys problémů a integrovat je do interních i externích systémů našich zákazníků Co ti pomůže uspět: Vysokoškolské vzdělání v oboru Computer Science, IT nebo příbuzném směru 2+ roky praxe v softwarovém inženýrství a DevOps Zkušenost s backend vývojem v Pythonu Praxe s cloudovou infrastrukturou (Azure a/nebo AWS) a CI/CD pipelines Zkušenost se správou databází (SQL a/nebo NoSQL) Zkušenost s nástroji Infrastructure as Cod e, např. Terraform Znalost security best practices a optimalizace výkonu pro škálovatelné produkty Proaktivní přístup se schopností převzít zodpovědnost a doručovat výsledky Ve výhodě budeš, pokud: Zkušenost s AI nástroji a frameworky jako OpenAI, Hugging Face nebo LangChain Zkušenost s No-code/Low-code AI nástroji Znalost integrace LLM do reálných aplikací v prax