Python Engineer
apreel
Rola Senior Python Engineer w zespole AI. Będziesz odpowiadać za warstwę backendową (FastAPI, Celery) i warstwę danych (MongoDB, Postgres, Redis) w produkcie związanym z AI. Nie będziesz prowadzić architektury LangGraph, ale musisz umieć czytać i debugować kod AI w produkcji. To stanowisko indywidualnego contributora z możliwością rozwoju do tech leada. Praca zdalna, B2B, wysoka stawka.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak szczegółów procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe).
Rola Senior Python Engineer w zespole AI. Będziesz odpowiadać za warstwę backendową (FastAPI, Celery) i warstwę danych (MongoDB, Postgres, Redis) w produkcie związanym z AI. Nie będziesz prowadzić architektury LangGraph, ale musisz umieć czytać i debugować kod AI w produkcji. To stanowisko indywidualnego contributora z możliwością rozwoju do tech leada. Praca zdalna, B2B, wysoka stawka.
- ✓Praktyczna rola indywidualnego contributora z opcją rozwoju do tech leada
- ✓Praca w pełni zdalna na B2B z bardzo konkurencyjną stawką
- ✓Nowoczesny stack: FastAPI, Celery, async, Pydantic v2
- ✓Możliwość pracy w zespole AI nad ciekawym produktem
- ✓Budowanie infrastruktury testów i ewaluacji – nacisk na jakość
- !Niespójność w seniority: tytuł 'Senior' ale poziom 'regular' w danych strukturalnych
- !On-call wspomniany, ale brak szczegółów (częstotliwość, wynagrodzenie)
- !Nice-to-have zawiera 'przejmowanie legacy codebase', co sugeruje istnienie starszego kodu
- •Audytowanie warstwy FastAPI: trasy, zależności, middleware, streaming, obsługa błędów
- •Audytowanie topologii Celery: kolejki, workerzy, polityka ponowień, zadania zaplanowane, dead-letter handling
- •Profilowanie i dokumentowanie wzorców wielobazowych (Mongo + Redis + Postgres) oraz ryzyk race condition
- •Budowanie infrastruktury testów ewaluacyjnych i regresyjnych
- •Utrzymywanie zdrowia usługi FastAPI (czas odpowiedzi, błędy, niezawodność streamingu)
- •Utrzymywanie warstwy operacyjnej Celery (opóźnienia kolejek, zdrowie workerów, dead-letters)
- •Implementowanie nowych endpointów i przepływów asynchronicznych wraz ze zmianami agentów od AI Tech Lead
- •Uczestnictwo w dyżurze on-call dla rdzenia AI
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Python engineer z 5 latami w produkcji, mający przynajmniej podstawowe doświadczenie z FastAPI i Celery, ale bez głębokiej specjalizacji AI. Potrafi debugować, zna async i podstawy MongoDB/Postgres/Redis.
Nie dla juniorów ani midów bez 5 lat produkcyjnego Pythona i bez doświadczenia z FastAPI/Celery w produkcji. Nie dla osób, które chcą unikać dyżurów on-call lub nie lubią pracy z istniejącym kodem (legacy).
- ?Jak często odbywają się dyżury on-call i czy są dodatkowo płatne?
- ?Ile osób liczy zespół AI i jak jest zorganizowany?
- ?Jak duży jest legacy codebase i jakie są plany jego modernizacji?
- ?Jak wygląda współpraca z AI Tech Leadem – czy to osoba dostępna na co dzień?
- ?Jaki jest plan rozwoju dla tej roli w kierunku tech leada – konkretne kamienie milowe?
- ?Czy są już jakieś pipeline'y CI/CD i jak wygląda deployment?
- ?Jakie są największe wyzwania techniczne w obecnym systemie?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak szczegółów procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe)
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub konferencjach
- −Nie wiadomo, czy legacy codebase wymaga dużego refactoringu
Zespół AI, szybkie tempo, nacisk na jakość i współpracę (pair programming). Możliwość rozwoju w tech leada, ale oczekuje się samodzielności i odpowiedzialności za produkcję.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →