Usługa szkoleniowa w zakresie zastosowania sztucznej inteligencji w praktyce
Notice description
Powstaje w kontekście projektu:
FEDS.01.02-IP.01-0006/24 - System klasy WMS konfigurowany językiem naturalnym
1. Przedmiotem zamówienia jest usługa przeprowadzenia szkoleń technicznych dla personelu Zamawiającego w zakresie inteligentnej specjalizacji, transformacji przemysłowej i przedsiębiorczości.
2. Zamawiający załącza wzór umowy (Załącznik nr 3), który będzie obowiązywać z wybranym Wykonawcą. Zgodnie z zapisami pkt. 8.9 niniejszego zapytania ofertowego Wykonawca, którego oferta zostanie wybrana jako najkorzystniejsza, zobowiązany będzie do zawarcia umowy z Zamawiającym.
3. Zamówienie dotyczy realizacji wyłącznie wskazanego w niniejszym zapytaniu szkolenia, które jest elementem większego cyklu szkoleniowego.
Przedmiot zamówienia dotyczy następującego szkolenia:
Zastosowanie sztucznej inteligencji w praktyce – szkolenie specjalistyczne dla zespołu B+R
Głównym celem szkolenia jest przygotowanie i podniesienie kompetencji zespołu programistycznego, architektonicznego oraz analitycznego pracującego nad stworzeniem innowacyjnego systemu zarządzania magazynem (WMS) konfigurowanego językiem naturalnym. Szkolenie ma dostarczyć zaawansowanej wiedzy praktycznej niezbędnej do implementacji mechanizmów, które interpretują intencje użytkownika wyrażone w języku naturalnym (np. polskim) i automatycznie transformują je w bezpieczny, optymalny i bezpośrednio wykonywalny kod w języku C# sterujący logiką biznesową systemu. Szkolenie musi kłaść szczególny nacisk na eliminację ryzyk związanych z generowaniem błędnych algorytmów, podatnościami bezpieczeństwa oraz problemami z wydajnością kodu tworzonego przez AI.
Szkolenie jest skierowane do dojrzałego, zaawansowanego zespołu technicznego i analitycznego realizującego projekt badawczo-rozwojowy, w którego skład wchodzą:
● Architekci Oprogramowania odpowiedzialni za projektowanie szkieletu systemu i silników konfiguracyjnych.
● Starsi Programiści C# / .NET oraz SQL odpowiedzialni za backend, API, bazy danych i integrację.
● Programiści aplikacji biznesowych wdrażający logikę domenową i interfejsy użytkownika.
● Liderzy Testów oraz Starsi Testerzy odpowiedzialni za automatyzację testów logicznych i integracyjnych kodu generowanego przez AI.
● Inżynierowie DevOps zarządzający infrastrukturą chmurową i konteneryzacją mikroserwisów.
● Starsi Konsultanci Biznesowi odpowiedzialni za mapowanie procesów i interakcję człowiek-system.
Szczegółowy program szkolenia (Wymagany zakres merytoryczny):
Szkolenie musi zostać przeprowadzone w formie warsztatów praktycznych (kodowanie na żywo, studia przypadków) i obejmować następujące bloki tematyczne:
Blok I: Integracja modeli LLM w architekturze .NET
● Projektowanie i implementacja dedykowanych sterowników (driverów) do komunikacji z API komercyjnych modeli językowych.
● Architektura multi-modelowa: unikanie uzależnienia od jednego dostawcy technologii AI poprzez integrację z alternatywnymi modelami komercyjnymi oraz modelami open-source uruchamianymi lokalnie.
● Obsługa limitów (rate limiting), asynchroniczność komunikacji, buforowanie i strategie obsługi błędów sieciowych API w systemach czasu rzeczywistego.
Blok II: Zaawansowany Prompt Engineering na potrzeby generowania kodu źródłowego
● Projektowanie systemowych szablonów promptów (system prompts) do precyzyjnego sterowania logiką generowanego kodu C#.
● Metodyka few-shot prompting: efektywne dostarczanie modelowi kontekstu technicznego, w tym definicji klas transferu danych (DTO), struktur bazodanowych oraz dozwolonych metod pomocniczych.
● Zarządzanie słownikiem pojęć i żargonem branżowym (np. terminologia logistyczna i magazynowa) w promptach systemowych w celu zapewnienia maksymalnej precyzji i jednoznaczności generowanego kodu.
Blok III: Optymalizacja wydajnościowa kodu generowanego przez AI i wzorce projektowe
● Wykorzystanie wzorca projektowego strategii do implementacji elastycznych reguł biznesowych (tzw. Polityk) i ich izolacja od stabilnego rdzenia ewidencji transakcyjnej systemu zgodnie z Domain-Driven Design (DDD).
● Identyfikacja i zapobieganie typowym błędom optymalizacyjnym generowanego kodu (np. unikanie pętli generujących zapytania N+1 do bazy danych).
● Projektowanie struktur danych działających bezpośrednio w pamięci RAM w celu drastycznego przyspieszenia wykonywania wygenerowanych reguł decyzyjnych.
Blok IV: Środowisko testowe, diagnostyka i telemetria systemów AI
● Architektura zautomatyzowanego frameworku testowego do weryfikacji poprawności logicznej wygenerowanego kodu przed jego wdrożeniem produkcyjnym.
● Projektowanie i zbieranie metryk telemetrii: rejestrowanie treści promptów, wygenerowanego kodu C#, a także pomiar czasu trwania i wydajności wygenerowanych algorytmów.
Miejsce realizacji
Kraj: Polska, Województwo: dolnośląskie, Powiat: Wrocław, Gmina: Wrocław-Fabryczna, Miejscowość: Wrocław
FEDS.01.02-IP.01-0006/24 - System klasy WMS konfigurowany językiem naturalnym
1. Przedmiotem zamówienia jest usługa przeprowadzenia szkoleń technicznych dla personelu Zamawiającego w zakresie inteligentnej specjalizacji, transformacji przemysłowej i przedsiębiorczości.
2. Zamawiający załącza wzór umowy (Załącznik nr 3), który będzie obowiązywać z wybranym Wykonawcą. Zgodnie z zapisami pkt. 8.9 niniejszego zapytania ofertowego Wykonawca, którego oferta zostanie wybrana jako najkorzystniejsza, zobowiązany będzie do zawarcia umowy z Zamawiającym.
3. Zamówienie dotyczy realizacji wyłącznie wskazanego w niniejszym zapytaniu szkolenia, które jest elementem większego cyklu szkoleniowego.
Przedmiot zamówienia dotyczy następującego szkolenia:
Zastosowanie sztucznej inteligencji w praktyce – szkolenie specjalistyczne dla zespołu B+R
Głównym celem szkolenia jest przygotowanie i podniesienie kompetencji zespołu programistycznego, architektonicznego oraz analitycznego pracującego nad stworzeniem innowacyjnego systemu zarządzania magazynem (WMS) konfigurowanego językiem naturalnym. Szkolenie ma dostarczyć zaawansowanej wiedzy praktycznej niezbędnej do implementacji mechanizmów, które interpretują intencje użytkownika wyrażone w języku naturalnym (np. polskim) i automatycznie transformują je w bezpieczny, optymalny i bezpośrednio wykonywalny kod w języku C# sterujący logiką biznesową systemu. Szkolenie musi kłaść szczególny nacisk na eliminację ryzyk związanych z generowaniem błędnych algorytmów, podatnościami bezpieczeństwa oraz problemami z wydajnością kodu tworzonego przez AI.
Szkolenie jest skierowane do dojrzałego, zaawansowanego zespołu technicznego i analitycznego realizującego projekt badawczo-rozwojowy, w którego skład wchodzą:
● Architekci Oprogramowania odpowiedzialni za projektowanie szkieletu systemu i silników konfiguracyjnych.
● Starsi Programiści C# / .NET oraz SQL odpowiedzialni za backend, API, bazy danych i integrację.
● Programiści aplikacji biznesowych wdrażający logikę domenową i interfejsy użytkownika.
● Liderzy Testów oraz Starsi Testerzy odpowiedzialni za automatyzację testów logicznych i integracyjnych kodu generowanego przez AI.
● Inżynierowie DevOps zarządzający infrastrukturą chmurową i konteneryzacją mikroserwisów.
● Starsi Konsultanci Biznesowi odpowiedzialni za mapowanie procesów i interakcję człowiek-system.
Szczegółowy program szkolenia (Wymagany zakres merytoryczny):
Szkolenie musi zostać przeprowadzone w formie warsztatów praktycznych (kodowanie na żywo, studia przypadków) i obejmować następujące bloki tematyczne:
Blok I: Integracja modeli LLM w architekturze .NET
● Projektowanie i implementacja dedykowanych sterowników (driverów) do komunikacji z API komercyjnych modeli językowych.
● Architektura multi-modelowa: unikanie uzależnienia od jednego dostawcy technologii AI poprzez integrację z alternatywnymi modelami komercyjnymi oraz modelami open-source uruchamianymi lokalnie.
● Obsługa limitów (rate limiting), asynchroniczność komunikacji, buforowanie i strategie obsługi błędów sieciowych API w systemach czasu rzeczywistego.
Blok II: Zaawansowany Prompt Engineering na potrzeby generowania kodu źródłowego
● Projektowanie systemowych szablonów promptów (system prompts) do precyzyjnego sterowania logiką generowanego kodu C#.
● Metodyka few-shot prompting: efektywne dostarczanie modelowi kontekstu technicznego, w tym definicji klas transferu danych (DTO), struktur bazodanowych oraz dozwolonych metod pomocniczych.
● Zarządzanie słownikiem pojęć i żargonem branżowym (np. terminologia logistyczna i magazynowa) w promptach systemowych w celu zapewnienia maksymalnej precyzji i jednoznaczności generowanego kodu.
Blok III: Optymalizacja wydajnościowa kodu generowanego przez AI i wzorce projektowe
● Wykorzystanie wzorca projektowego strategii do implementacji elastycznych reguł biznesowych (tzw. Polityk) i ich izolacja od stabilnego rdzenia ewidencji transakcyjnej systemu zgodnie z Domain-Driven Design (DDD).
● Identyfikacja i zapobieganie typowym błędom optymalizacyjnym generowanego kodu (np. unikanie pętli generujących zapytania N+1 do bazy danych).
● Projektowanie struktur danych działających bezpośrednio w pamięci RAM w celu drastycznego przyspieszenia wykonywania wygenerowanych reguł decyzyjnych.
Blok IV: Środowisko testowe, diagnostyka i telemetria systemów AI
● Architektura zautomatyzowanego frameworku testowego do weryfikacji poprawności logicznej wygenerowanego kodu przed jego wdrożeniem produkcyjnym.
● Projektowanie i zbieranie metryk telemetrii: rejestrowanie treści promptów, wygenerowanego kodu C#, a także pomiar czasu trwania i wydajności wygenerowanych algorytmów.
Miejsce realizacji
Kraj: Polska, Województwo: dolnośląskie, Powiat: Wrocław, Gmina: Wrocław-Fabryczna, Miejscowość: Wrocław
Time limit for receipt of tenders
2026-08-27 21:59:59.0
Location
Kraj: Polska, Województwo: dolnośląskie, Powiat: Wrocław, Gmina: Wrocław-Fabryczna, Miejscowość: Wrocław
Category assortment
Training
Buyer details
Sente Spółka Akcyjna
Legnicka 51-53
54-203 Wrocław
Województwo: dolnośląskie
Kraj: Polska
NIP: 8951718379
Legnicka 51-53
54-203 Wrocław
Województwo: dolnośląskie
Kraj: Polska
NIP: 8951718379
