AI Engineer
Connectis
Rola polega na rozwijaniu zaawansowanej, produkcyjnej platformy AI w środowisku enterprise. Platforma opiera się na agentach, RAG i integracjach z zewnętrznymi systemami (MCP, A2A). Nie jest to prosty chatbot – wymaga pracy nad architekturą agentów, integracjami API, prompt engineeringiem i zapewnieniem jakości w produkcji. Stack backendowy to Node.js/NestJS z TypeScript.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o dyżurach on-call.
Rola polega na rozwijaniu zaawansowanej, produkcyjnej platformy AI w środowisku enterprise. Platforma opiera się na agentach, RAG i integracjach z zewnętrznymi systemami (MCP, A2A). Nie jest to prosty chatbot – wymaga pracy nad architekturą agentów, integracjami API, prompt engineeringiem i zapewnieniem jakości w produkcji. Stack backendowy to Node.js/NestJS z TypeScript.
- ✓Praca 100% zdalna
- ✓Długoterminowe, stabilne zatrudnienie w uznanej firmie
- ✓Rozwój nad produkcyjną platformą AI (nie prosty chatbot)
- ✓Nowoczesny stack: agentic AI, RAG, MCP, TypeScript
- ✓Bon na polecenie 5000 PLN
- !Agencja pośrednicząca (Connectis) – nieznany klient końcowy
- !Szeroki zakres nice-to-have, co może sugerować wysokie oczekiwania
- !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie on-call
- !Poziom 'regular' przy wymaganiu 4 lat – może być niedoszacowany
- •Usprawnianie mechanizmu rozpoznawania intencji użytkownika i doboru narzędzi przez agenta
- •Projektowanie i implementacja komunikacji między agentami (A2A), w tym kontraktów, state handoff i failure recovery
- •Budowa integracji agentów z zewnętrznymi systemami i narzędziami LLM (MCP, REST, WebSocket)
- •Rozwój pipeline'ów RAG z wykorzystaniem OpenSearch/Elasticsearch
- •Implementacja prompt engineeringu, structured outputs i tool/function calling
- •Obsługa błędów, monitorowania i bezpieczeństwa rozwiązań AI w produkcji
- •Rozwój istniejącej platformy AI – kod w TypeScript/Node.js
- •Potencjalne wsparcie Generative UI (streamowanie odpowiedzi AI do interfejsu)
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z 4 latami komercyjnymi w AI, dobrym TypeScript, podstawową wiedzą o agentach i RAG, chętny do szybkiego rozwoju w istniejącym projekcie.
Osoby z mniej niż 4 latami doświadczenia komercyjnego w AI, a także developerzy backendowi bez znajomości LLM i agentów – rola wymaga specyficznej wiedzy o systemach AI.
- ?Kim jest klient końcowy (Partner Biznesowy)?
- ?Ile osób liczy zespół i jak jest zorganizowany?
- ?Czy są dyżury on-call? Jak wygląda obsługa incydentów?
- ?Jakie konkretnie modele LLM są używane (OpenAI, Anthropic, open-source)?
- ?Czy platforma jest już w produkcji? Jaki jest zakres odpowiedzialności za utrzymanie?
- ?Jak wygląda proces developmentu – sprinty, code review, CI/CD?
- ?Czy istniejące rozwiązanie ma dług techniczny?
- ?Jakie narzędzia monitorujące i observability są stosowane?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie wiadomo, który klient jest partnerem biznesowym
- −Brak szczegółów procesu rekrutacyjnego poza rozmową z AI rekruterem
- −Nie określono konkretnego dostawcy LLM ani frameworka orkiestracyjnego
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym
Rozmowa z AI rekruterem (AIR) – wirtualny wywiad z natychmiastowym feedbackiem, możliwość powtórzenia. Finalną decyzję podejmuje ludzki rekruter Connectis. Brak informacji o dalszych etapach.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię JavaScript. Pełne statystyki zarobków →