Fullstack AI Developer
Scalo
Rola skupia się na integracji dużych modeli językowych (LLM) z cyklem życia oprogramowania (SDLC). Będziesz budować narzędzia do generacji kodu, automatycznego review, inteligentnego testowania oraz pipeline'y CI/CD zintegrowane z LLM. Wymagana jest biegłość w Java/Python/Kotlin, Docker, Kubernetes, Terraform oraz znajomość RAG, embeddingów i wektorowych baz danych. Mimo tytułu 'Fullstack', nie ma elementów frontendowych – to backendowa rola AI/inżynieryjna.
Brakuje: nie podano procesu rekrutacyjnego, brak informacji o składzie zespołu.
Wbrew tytułowi 'Fullstack', rola nie zawiera elementów frontendowych. Jest to backendowe stanowisko inżyniera AI/platformy, skupione na integracji LLM z SDLC, budowie narzędzi developerskich i automatyzacji, a nie na tworzeniu aplikacji webowych.
Rola skupia się na integracji dużych modeli językowych (LLM) z cyklem życia oprogramowania (SDLC). Będziesz budować narzędzia do generacji kodu, automatycznego review, inteligentnego testowania oraz pipeline'y CI/CD zintegrowane z LLM. Wymagana jest biegłość w Java/Python/Kotlin, Docker, Kubernetes, Terraform oraz znajomość RAG, embeddingów i wektorowych baz danych. Mimo tytułu 'Fullstack', nie ma elementów frontendowych – to backendowa rola AI/inżynieryjna.
- ✓W 100% zdalnie
- ✓Przejrzysty przedział wynagrodzenia
- ✓Ciekawa domena: AI w SDLC, nowoczesny stack
- ✓Możliwość budowania marki osobistej poprzez prelekcje i treści
- !Tytuł 'Fullstack AI Developer' może sugerować znajomość frontendu, która nie jest wymagana
- !Firma jest software housem – możliwa praca na różnych projektach klienckich
- !Wymagania wysokie jak na poziom regular (4 lata + zaawansowana AI)
- !Opis zawiera wiele buzzwordów, ale nie precyzuje konkretnych narzędzi LLM
- •Budowanie narzędzi do generacji kodu wspomaganych LLM
- •Implementacja automatycznego review kodu z użyciem AI
- •Tworzenie inteligentnych frameworków testowych
- •Projektowanie i implementacja rozszerzeń MCP (Model Context Protocol)
- •Optymalizacja kontekstu dla promptów LLM (inżynieria kontekstu)
- •Integracja LLM z pipeline'ami CI/CD (np. automatyczne testowanie)
- •Współpraca z zespołami developerskimi przy adopcji AI
- •Code review i utrzymanie infrastruktury (Docker, K8s, Terraform)
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z co najmniej 4 letnim doświadczeniem w Javie, Pythonie lub Kotlinie, który ma podstawową praktykę z LLM, Dockerem i Kubernetesem, zna angielski na poziomie B2 i jest zainteresowany rozwojem w kierunku AI.
Nie dla juniorów (wymagane 4 lata doświadczenia). Nie dla osób, które nie mają styczności z LLM/RAG. Nie dla frontendowców ani osób szukających typowej roli fullstack z UI.
- ?Czy praca dotyczy jednego projektu długoterminowego, czy rotujemy między projektami klienckimi?
- ?Jakie konkretne modele LLM (OpenAI, Claude, open-source) są używane?
- ?Jaka jest wielkość zespołu i podział ról?
- ?Czy wymagana jest znajomość frontendu?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny (etapy, zadania)?
- ?Czy istnieje budżet szkoleniowy lub czas na naukę nowych technologii?
- ?Czy są dyżury on-call lub praca w napiętych harmonogramach?
- −Nie podano procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o składzie zespołu
- −Nie określono konkretnych narzędzi LLM
- −Nie wiadomo, czy praca dotyczy jednego czy wielu projektów
- −Brak informacji o on-call lub dyżurach
- −Nie podano budżetu szkoleniowego
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Java. Pełne statystyki zarobków →