Τι θα κάνεις
- Συνεργάζεσαι στενά με τις ομάδες πελατών για τη μετάφραση επιχειρησιακών προκλήσεων σε παραγωγικές λύσεις AI
- Σχεδιάζεις, αναπτύσσεις και υλοποιείς ολοκληρωμένες λύσεις AI και Generative AI από τη συλλογή δεδομένων έως την παραγωγική απόδοση και παρακολούθηση
- Σχεδιάζεις και υλοποιείς λύσεις Retrieval-Augmented Generation, agentic AI και ευφυούς αυτοματισμού για σύνθετες επιχειρησιακές προκλήσεις
- Αξιολογείς, προσαρμόζεις και βελτιστοποιείς λύσεις βασισμένες σε LLM για ποιότητα, κλίμακα, απόδοση και αποδοτικότητα κόστους
- Ενσωματώνεις δυνατότητες AI σε επιχειρησιακές πλατφόρμες σε περιβάλλοντα cloud και on-premises με ασφαλείς και κλιμακούμενες πρακτικές
- Δημιουργείς πλαίσια αξιολόγησης και παρακολουθείς λύσεις AI για ποιότητα, καθυστέρηση, κόστος, αξιοπιστία και επιχειρησιακό αντίκτυπο
- Συνεργάζεσαι με επιχειρηματικές και τεχνολογικές ομάδες για τη μετάφραση αναγκών σε κλιμακούμενες αρχιτεκτονικές AI και εφαρμογές
- Συμβάλλεις σε πρωτοβουλίες Responsible AI, διακυβέρνησης και συμμόρφωσης όπως GDPR και EU AI Act
- Καθοδηγείς νεότερους μηχανικούς, προάγεις βέλτιστες πρακτικές και συμβάλλεις σε επαναχρησιμοποιήσιμα AI assets και επιταχυντές
- Υποστηρίζεις εργαστήρια πελατών, συνεδρίες σχεδιασμού λύσεων και πρωτοβουλίες μετασχηματισμού AI από την ιδέα μέχρι την παραγωγή
Βασικές προϋποθέσεις
- 5+ χρόνια εμπειρίας
- Γνώση Python και ανάπτυξη παραγωγικών εφαρμογών AI
- Εμπειρία με Generative AI, LLM, Retrieval-Augmented Generation και agentic AI
- Σχεδιασμός API, data pipelines και cloud native εφαρμογών σε Azure, AWS ή GCP
- Κατανόηση MLOps, CI/CD, containerization και αρχών παραγωγικής ανάπτυξης
- Σχεδιασμός και ανάπτυξη enterprise integrations και εφαρμογών AI
- Γνώση Responsible AI, AI governance και αξιολόγησης μοντέλων
- Πληροφορική / Μηχανική / Επιστήμη, Τεχνολογία, Μηχανική και Μαθηματικάκατά προτίμηση
Περιγραφή Θέσης
As an Forward Deployed Engineer, you'll work alongside client teams to bridge the gap between cutting - edge AI capabilities and real business outcomes. You will design, build, and deploy production - ready AI and Generative AI solutions, helping organizations accelerate innovation, improve operations, and unlock measurable business value.
You will:
Work closely with clients teams to rapidly translate business challenges into production - ready AI solutions;
Lead the architecture, development, and deployment of end-to-end AI and GenAI solutions, from data ingestion and enterprise integrations to production deployment and monitoring;
Design and implement Retrieval - Augmented Generation (RAG), agentic AI, and intelligent automation solutions that solve complex business challenges;
Evaluate, Adapt, and optimize LLM - based solutions to ensure quality, scalability, performance and cost efficiency;
Integrate AI capabilities into enterprise platforms across cloud and on - premises environments, following secure and scalable engineering practices;
Build evaluation frameworks and monitor AI solutions for quality, latency, cost, reliability, and business impact;
Collaborate with business and technology teams to translate business requirements into scalable AI architectures and applications;
Contribute to Responsible AI, governance, and compliance initiatives, including GDPR and the EU AI Act;
Mentor junior engineers, promote engineering best practices, and contribute to reusable AI assets and accelerators;
Support clients workshops, solutions design sessions, and AI transformation initiatives from ideation through production.
#WinningRequirements
To qualify for the role you must have:
Bachelor’s and/or Master's degree in Computer Science, Engineering, or a related STEM field;
5+ years of experience in software engineering, AI/ML, or data engineering, with hands - on experience delivering AI or Generative AI solutions;
Strong proficiency in Python and experience building production - grade AI applications;
Experience with LLM's, Retrieval - Augmented Generation (RAG), agentic AI, and modern AI engineering practices;
Experience designing scalable APIs, data pipelines, and cloud - native applications on Azure, AWS or GCP;
Familiarity with modern AI orchestration frameworks, enterprise integrations, and AI application development best practices;
Understanding of MLOps, CI/CD, containerization, and production deployment principles;
Knowledge of Responsible AI, model evaluation, and AI governance principles;
Experience leading technical teams and delivering high - quality client solutions;
Excellent communication, problem - solving, and stakeholder management skills, with the ability to bridge business and technology.



