För vår kund söker vi en erfaren Machine Learning Engineer med djup teknisk kompetens inom generativ AI, Databricks, Mosaic AI och RAG‑baserade applikationer. Uppdraget innebär att vidareutveckla och produktionssätta en lösning för analys och frågebaserad interaktion med ostrukturerade dokument.

Ansvarsområden

End‑to‑end dokumentpipeline

• Dokumentingestion (PDF, text m.m.)
• Extraktion av text och metadata
• Strukturering av dokument för vidare bearbetning

Preprocessing & metadatahantering

• Chunking
• Metadata- och versionshantering
• Förberedelse av dokument för embeddings

Embeddings, indexering & vector search

• Generering och uppdatering av embeddings
• Uppbyggnad och hantering av vector index
• Reindexering vid dokumentuppdateringar

Retrieval & RAG‑implementation

• Bygga retrieval‑pipelines
• Prompt‑design och kontextkonstruktion
• Optimering av svarskvalitet och precision

Backend / API‑utveckling för GenAI‑applikationer

• Utveckling av backend / API (t.ex. FastAPI)
• Integration mot LLM‑endpoints (Mosaic AI eller liknande)
• Hantering av kontext, svar och citations

Robusthet, drift & skalbarhet

• Säkerställa stabilitet, skalbarhet och låg latency
• Kostnadsoptimering och observability
• Höjning av svarskvalitet och systemets robusthet

Krav på teknisk kompetens

• Databricks (notebooks, jobs, pipelines)
• Spark / PySpark
• Delta Lake
• Databricks Vector Search
• Mosaic AI
• GenAI, RAG‑arkitektur och embeddings
• Vector search & prompt design
• Python
• API‑utveckling (t.ex. FastAPI)
• Git & CI/CD

Erfarenhet

• Flera års erfarenhet av att bygga RAG‑lösningar eller LLM‑baserade applikationer
• Praktisk erfarenhet av dokumentanalys eller arbete med textdata
• Djup erfarenhet av Databricks eller liknande ML-/dataplattform
• Förmåga att ta en PoC till en robust och produktionsklar lösning
• Minst ca 10 års erfarenhet inom relevanta områden