Full Stack Developer
Webinterpret
Rola Full Stack Developera w Webinterpret, odpowiedzialnego za budowę i utrzymanie platformy e-commerce. Praca obejmuje zarówno backend w Python/Flask, jak i frontend w React/TypeScript z wykorzystaniem Redux. Kluczowe jest pełne właścicielstwo nad UX i wynikami biznesowymi, a także codzienne używanie narzędzi AI (Cursor, Claude Code) do przyspieszania pracy. Zespół działa w agile, współpracując z product ownerami, data engineerami i data scientistami. Uwaga: choć w danych strukturalnych widnieje Vue.js, opis mówi o React – może to błąd lub różne projekty.
Brakuje: liczebność zespołu deweloperskiego, opis procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe, live coding).
Rola Full Stack Developera w Webinterpret, odpowiedzialnego za budowę i utrzymanie platformy e-commerce. Praca obejmuje zarówno backend w Python/Flask, jak i frontend w React/TypeScript z wykorzystaniem Redux. Kluczowe jest pełne właścicielstwo nad UX i wynikami biznesowymi, a także codzienne używanie narzędzi AI (Cursor, Claude Code) do przyspieszania pracy. Zespół działa w agile, współpracując z product ownerami, data engineerami i data scientistami. Uwaga: choć w danych strukturalnych widnieje Vue.js, opis mówi o React – może to błąd lub różne projekty.
- ✓Nowoczesny stack z Python, React, AWS, Docker, Kubernetes
- ✓Wykorzystanie narzędzi AI do zwiększenia produktywności – innowacyjne podejście
- ✓Autonomia i właścicielstwo nad komponentami
- ✓Międzynarodowe środowisko
- −Nieścisłość w stacku: w danych strukturalnych Vue.js, w opisie React – może to wskazywać na różne projekty lub brak spójności.
- −Bardzo rozbudowana lista nice-to-have – istnieje ryzyko, że część z nich będzie wymagana w praktyce.
- −Mocne podkreślenie 'proactive doer' i 'can-do attitude' może sugerować przeciążenie pracą lub chaos organizacyjny.
- !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie rekrutacyjnym
- !Wiele wymienionych technologii w nice-to-have – możliwe oczekiwanie eksperta w kilku obszarach
- !Nie wiadomo jak często są wydania i czy jest on-call
- !Opis mówi o 'Agile' i 'samo-organizacji', ale nie podano frameworku (Scrum/Kanban)
- •Programowanie backendowych API w Python/Flask
- •Tworzenie i utrzymywanie frontendów w React z TypeScript i Redux
- •Implementacja testów (TDD) i utrzymanie czystego kodu
- •Konteneryzacja aplikacji za pomocą Docker i Kubernetes
- •Praca z AWS (EC2, S3, RDS) – deploy i monitorowanie
- •Używanie narzędzi AI (Cursor, Claude Code) do generowania kodu i refaktoringu
- •Współpraca z product ownerami przy definiowaniu wymagań i UX
- •Review kodu i udział w wydaniach
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Developer z 3 latami w Python i podstawowym komercyjnym Reactem, gotowy do nauky TypeScript i Redux. Osoba z podstawową znajomością AWS i Docker, która chce rozwijać się w kierunku Full-Stack i aktywnie używać AI w codziennej pracy.
Juniorzy bez komercyjnego doświadczenia w Python i React. Osoby, które nie chcą używać narzędzi AI lub preferują ścisły podział na frontend i backend. Również nie dla kogoś, kto szuka stabilności w dużej korporacji – firma ma 51-100 pracowników.
- ?Ile osób liczy zespół developerski i jak jest podzielony na role?
- ?Czy w praktyce używamy React czy Vue.js? Czy są projekty na obu frameworkach?
- ?Jak wygląda proces wdrożeniowy (CI/CD) i jak często wypuszczamy nowe wersje?
- ?Czy są dyżury on-call i jak są wynagradzane?
- ?Jakiego narzędzia do zarządzania projektem i taskami używamy (Jira, Trello, inne)?
- ?Czy istnieje budżet na szkolenia i konferencje?
- ?Jak wygląda code review i jaka jest kultura feedbacku?
- ?Czy AI tooling jest narzucony czy to wybór dewelopera? Jakie wsparcie firma oferuje w tym zakresie?
- −Liczebność zespołu deweloperskiego
- −Opis procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe, live coding)
- −Czy są dyżury on-call i jak często
- −Informacja o budżecie szkoleniowym
- −Stack produkcyjny – czy Vue.js czy React (lub oba)
- −Jakie narzędzia do zarządzanie projektem (Jira, GitLab, etc.)
Zespół pracuje w agile, jest samoorganizujący się i autonomiczny w wyborze narzędzi. Współpraca z biznesem i innymi zespołami (data engineers, data science) jest ścisła. Kultura może być nastawiona na innowacje (AI-first) i odpowiedzialność za wyniki.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AWS. Pełne statystyki zarobków →