AI Engineer (LLMs, Python)
Addepto
Rola łączy backend engineering z AI/LLM. Będziesz budować produkcyjne systemy AI dla klientów enterprise i własnego produktu (ContextClue). Pracujesz nad: backendem w Python/FastAPI, integracją LLM (np. generowanie knowledge graphów, przetwarzanie dokumentów, analiza kodu), wdrożeniami w chmurze. To stanowisko mid-level z mentorem. Nie jest to rola badawcza – to inżynieria produkcyjna z naciskiem na GenAI.
Brakuje: brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe, live coding), nie podano wielkości zespołu ani liczby seniorów.
Rola łączy backend engineering z AI/LLM. Będziesz budować produkcyjne systemy AI dla klientów enterprise i własnego produktu (ContextClue). Pracujesz nad: backendem w Python/FastAPI, integracją LLM (np. generowanie knowledge graphów, przetwarzanie dokumentów, analiza kodu), wdrożeniami w chmurze. To stanowisko mid-level z mentorem. Nie jest to rola badawcza – to inżynieria produkcyjna z naciskiem na GenAI.
- ✓B2B z płatnym urlopem
- ✓Budżet szkoleniowy i lekcje językowe
- ✓Małe zespoły i płaska struktura
- ✓Praca z nowoczesnym stackiem AI/LLM
- ✓Międzynarodowe projekty i własny produkt
- !Rola zakłada pracę pod opieką seniora – może być mniejsza autonomia
- !Konsulting – projekty mogą się zmieniać, wymagana adaptacja
- !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie rekrutacyjnym
- •Projektowanie i implementacja backendowych API w Python/FastAPI dla systemów opartych na LLM
- •Integracja modeli językowych (LLM) z aplikacją – np. budowanie pipeline'ów do ekstrakcji informacji
- •Przekształcanie prototypów Data Science w produkcyjne, skalowalne rozwiązania
- •Pisanie testów i dbanie o jakość kodu (code review, OOP, clean code)
- •Praca z Dockerem i CI/CD do automatyzacji wdrożeń
- •Utrzymywanie i rozwijanie systemów w chmurze (AWS/GCP/Azure)
- •Współpraca z zespołem przy analizie wymagań i projektowaniu architektury
- •Eksperymentowanie z nowymi technologiami GenAI (vector databases, embeddings, open source LLM)
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z solidnymi podstawami backendu Python (3 lata) i przynajmniej podstawową znajomością LLM/GenAI, gotowy do nauki pod opieką seniorów.
Juniorzy bez 3 lat komercyjnego doświadczenia Python. Osoby szukające stricte roli naukowo-badawczej (research) lub wyłącznie Data Science bez backendu. Ktoś, kto nie lubi pracy w chmurze i CI/CD.
- ?Ile osób liczy zespół AI na tym poziomie?
- ?Jak wygląda wsparcie seniora – daily mentoring, code review, pary?
- ?Czy pracujemy nad jednym projektem, czy równolegle nad kilkoma?
- ?Jaki jest typowy cykl projektu (długość, fazy)?
- ?Czy są dyżury on-call lub oczekiwana dostępność po godzinach?
- ?Jakie konkretnie LLM/GenAI narzędzia są używane w projektach?
- ?Czy istnieje możliwość przejścia do pracy nad własnym produktem (ContextClue)?
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe, live coding)
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby seniorów
- −Nie wiadomo, jak często zmieniają się projekty
- −Brak informacji o on-call
Małe zespoły, płaska struktura, praca nad międzynarodowymi projektami – kultura oparta na współpracy i rozwoju, z mentorem dla młodszych członków.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →