AI Cloud Developer
EndySoft
Rola łączy backend development z cloud-native engineering i elementami AI/ML. Codziennie będziesz pisać backend w Python/Django, zarządzać przepływami pracy w Apache Airflow, konteneryzować aplikacje w Docker i Kubernetes oraz integrować komponenty AI z systemami produkcyjnymi. To rola typowo inżynierska, a nie badawcza – główny nacisk na budowanie skalowalnych, zautomatyzowanych rozwiązań chmurowych.
Brakuje: wielkość i struktura zespołu, szczegóły procesu rekrutacyjnego.
Rola łączy backend development z cloud-native engineering i elementami AI/ML. Codziennie będziesz pisać backend w Python/Django, zarządzać przepływami pracy w Apache Airflow, konteneryzować aplikacje w Docker i Kubernetes oraz integrować komponenty AI z systemami produkcyjnymi. To rola typowo inżynierska, a nie badawcza – główny nacisk na budowanie skalowalnych, zautomatyzowanych rozwiązań chmurowych.
- ✓Atrakcyjne widełki B2B dla seniora w Katowicach
- ✓Nowoczesny stack technologiczny: K8s, Airflow, Docker
- ✓Możliwość pracy z AI/ML w kontekście produkcyjnym
- ✓Pełna stacjonarność może być plusem dla osób preferujących biuro
- !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie rekrutacyjnym
- !Brak wzmianki o konkretnym chmurze (AWS/Azure/GCP) – może być private cloud
- !Szeroki zakres nice-to-have bez priorytetyzacji
- !Mała firma (11-25 osób) – mniejsza stabilność i procesy
- •Projektowanie i implementacja backendu w Python/Django z Django Rest Framework
- •Tworzenie i optymalizacja RESTful API
- •Integracja modeli i komponentów AI/ML z aplikacjami produkcyjnymi
- •Budowa i zarządzanie pipeline'ami workflow w Apache Airflow
- •Konteneryzacja aplikacji za pomocą Dockera i zarządzanie klastrami Kubernetes
- •Monitorowanie i optymalizacja wydajności aplikacji w środowisku chmurowym
- •Współpraca z zespołami DevOps i data w zakresie CI/CD i architektury
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level backend engineer z solidnym Python/Django i przynajmniej podstawową znajomością Docker i Kubernetes, gotowy do wdrożenia zaawansowanych praktyk cloud-native.
Nie dla juniorów – rola wymaga samodzielności i doświadczenia z Kubernetes oraz Airflow. Osoby szukające pracy zdalnej lub hybrydowej również nie będą zadowolone, ponieważ tryb jest w pełni stacjonarny.
- ?Ile osób liczy zespół i jak są rozdzielone role (backend, DevOps, AI)?
- ?Jaki jest obecny stan integracji AI – czy są gotowe modele, czy trzeba je tworzyć od zera?
- ?Czy istnieje dyżur on-call? Jak często?
- ?Która platforma chmurowa jest używana?
- ?Jakie narzędzia CI/CD są w użyciu?
- ?Czy w ramach roli przewidziany jest czas na rozwijanie umiejętności AI/ML?
- ?Jaki jest harmonogram wdrożenia (czy projekt jest greenfield czy legacy)?
- −Wielkość i struktura zespołu
- −Szczegóły procesu rekrutacyjnego
- −Obciążenie on-call
- −Konkretna platforma chmurowa (AWS/Azure/GCP)
- −Narzędzia CI/CD używane w firmie
W ofercie brak opisu kultury zespołu – może to wskazywać na małą firmę o bezpośredniej komunikacji.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →