Automation Engineer (Python)
speedapp
Rola polega na rozwijaniu asystenta AI dla e-commerce, wykorzystującego architektury agentowe (Langgraph/Langchain) i LLM. Codzienna praca to backend w Pythonie, integracje GraphQL, mapowanie reguł biznesowych na logikę LLM oraz implementacja wywołań narzędzi. To nie jest tradycyjna automatyzacja, ale budowa inteligentnego systemu wsparcia klienta. Tytuł 'Automation Engineer' może być mylący.
Brakuje: klient i dokładna domena e-commerce, wielkość i struktura zespołu.
Rzeczywista rola to AI Application Developer/Backend Engineer skupiony na budowie asystenta AI z użyciem agentów LLM. Tytuł 'Automation Engineer' sugeruje automatyzację testów lub procesów, podczas gdy praca dotyczy rozwoju oprogramowania AI.
Rola polega na rozwijaniu asystenta AI dla e-commerce, wykorzystującego architektury agentowe (Langgraph/Langchain) i LLM. Codzienna praca to backend w Pythonie, integracje GraphQL, mapowanie reguł biznesowych na logikę LLM oraz implementacja wywołań narzędzi. To nie jest tradycyjna automatyzacja, ale budowa inteligentnego systemu wsparcia klienta. Tytuł 'Automation Engineer' może być mylący.
- ✓Praktycznie zdalna praca – tylko 2-3 wizyty w biurze miesięcznie
- ✓Stawka B2B 160-225 PLN/h – atrakcyjna dla seniora
- ✓Możliwość pracy z nowoczesnymi frameworkami Agentic AI (Langgraph/Langchain)
- −Ogłoszenie przez agencję – klient nie jest ujawniony
- −Proces rekrutacyjny opisany tylko do screeningu, dalsze etapy nieznane
- −Brak informacji o długości projektu i stabilności zatrudnienia
- !Tytuł może mylnie sugerować automatyzację testów – rzeczywista rola to AI backend
- !Wymagane mile widziane Kotlin/Java – może wskazywać na integrację z legacy systemem
- !Praca hybrydowa (2-3 razy w miesiącu) – mimo że rzadko, wymagana bytność w Poznaniu
- •Projektowanie i implementacja agentów AI z użyciem Langchain/Langgraph
- •Integracja z zewnętrznymi API (e-commerce) przez GraphQL
- •Tworzenie potoków danych (data piping) do przetwarzania informacji użytkowników
- •Mapowanie reguł biznesowych (np. kwalifikowalność zwrotów) na promptowanie LLM
- •Debugowanie i optymalizacja odpowiedzi LLM
- •Przegląd kodu i dokumentacja rozwiązań
- •Współpraca z zespołem produktowym przy definiowaniu zachowań asystenta
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level backend developer (Python, GraphQL) z podstawową znajomością Langchain, chętny do nauki architektur agentowych i pracy z LLM.
Juniorzy bez doświadczenia w LLM i backendzie. Osoby szukające klasycznej automatyzacji testów lub RPA.
- ?Kim jest klient i w jakiej branży e-commerce działa?
- ?Jaka jest wielkość zespołu i struktura raportowania?
- ?Jaki jest przewidywany czas trwania projektu?
- ?Czy asystent AI budowany od zera czy rozwijany istniejący?
- ?Jak wyglądają dalsze etapy rekrutacji po screeningu?
- ?Czy istnieje możliwość przedłużenia współpracy po projekcie?
- ?Czy są dyżury on-call lub oczekiwana dostępność po godzinach?
- −Klient i dokładna domena e-commerce
- −Wielkość i struktura zespołu
- −Długość projektu i możliwość przedłużenia
- −Szczegółowy proces rekrutacyjny (poza screeningiem)
- −Wersje technologii (Python, Langchain, GraphQL)
- −Oczekiwania co do on-call
Telefoniczna rozmowa wstępna z rekruterem speedapp, następnie dalsze etapy nieokreślone w ogłoszeniu.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →