Senior AI/Python Developer
Directio
Rola polega na rozwijaniu platformy do zbierania opinii pracowników i klientów dla szwedzkiego klienta. Jako AI/Python Developer będziesz projektować, budować i wdrażać skalowalne usługi AI w Pythonie, wykorzystując narzędzia takie jak Claude, Cursor i GitHub Copilot. Będziesz architektować hybrydowe systemy wyszukiwania dla agentów LLM, integrować AI z frontendem (React/Node.js) oraz wdrażać rozwiązania w chmurze Azure. To rola inżynierska, nie badawcza – skupiona na produkcji i wdrożeniach.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu i strukturze organizacyjnej, nie podano, czy wymagane są dyżury on-call.
Rola polega na rozwijaniu platformy do zbierania opinii pracowników i klientów dla szwedzkiego klienta. Jako AI/Python Developer będziesz projektować, budować i wdrażać skalowalne usługi AI w Pythonie, wykorzystując narzędzia takie jak Claude, Cursor i GitHub Copilot. Będziesz architektować hybrydowe systemy wyszukiwania dla agentów LLM, integrować AI z frontendem (React/Node.js) oraz wdrażać rozwiązania w chmurze Azure. To rola inżynierska, nie badawcza – skupiona na produkcji i wdrożeniach.
- ✓Praca w pełni zdalna z elastycznymi warunkami
- ✓Stawka B2B 25-28k PLN netto+VAT – bardzo atrakcyjna
- ✓Profesjonalne szkolenia i budżet na rozwój
- ✓Możliwość pracy z zaawansowanymi narzędziami AI (Claude, Cursor) i nowoczesnym stackiem
- −Firma outsourcingowa (Directio) – praca u klienta, możliwa mniejsza stabilność i zmiany projektów
- −Duża liczba wymaganych technologii (LangGraph, MCP, gRPC, Kafka, RabbitMQ, Argo) – ryzyko rozmycia zakresu
- −Hasło 'We Code Success' – korporacyjny slogan bez pokrycia
- −Wymóg doskonałego angielskiego – może być filtrem, ale też duża presja komunikacyjna
- !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie decyzyjnym
- !Nieokreślony zakres odpowiedzialności – 'leading new AI initiatives' może oznaczać duże oczekiwania
- !Brak wzmianki o on-call lub dyżurach
- !Częste odwołanie do 'cutting-edge AI' – możliwy nadmiar buzzwordów
- •Projektowanie i rozwój usług AI w Pythonie (backend, mikroserwisy)
- •Wykorzystanie narzędzi GenAI (Claude, Cursor, GitHub Copilot) do przyspieszenia developmentu
- •Architektura hybrydowych systemów wyszukiwania dla agentów LLM (bazy wektorowe, embedding stores)
- •Integracja komponentów AI z frontendem (React/Node.js) przy ścisłej współpracy z zespołem produktowym
- •Prowadzenie inicjatyw AI od koncepcji do wdrożenia – szybkie prototypowanie i testowanie
- •Deployment i monitoring workloadów AI na platformie Azure
- •Rozwój agentów AI z użyciem LangGraph, MCP, gRPC oraz modeli open-source i własnych
- •Budowa skalowalnych usług danych z Kafka, RabbitMQ i platformami ELT/ETL
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z 5-letnim doświadczeniem w Pythonie, podstawową znajomością narzędzi GenAI i baz wektorowych, potrafiący wdrożyć proste rozwiązanie na Azure. Osoba komunikatywna po angielsku, chętna do szybkiego uczenia się nowych technologii AI.
Nie dla osób z mniej niż 5 latami doświadczenia w Pythonie ani dla specjalistów od czystego backendu bez zainteresowania AI i LLM. Nie dla kogoś, kto unika ciągłego uczenia się i nadążania za szybko zmieniającym się ekosystemem AI.
- ?Ile osób liczy zespół produktowy i jak wygląda podział ról (AI vs frontend/backend)?
- ?Czy projekt jest prowadzony w formule outsourcingu czy zbliżonej do własnego produktu klienta?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny – ile autonomii ma zespół w doborze technologii i architektury?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call? Jak często?
- ?Jaki jest przewidywany czas trwania projektu i możliwość przedłużenia?
- ?Czy istnieje budżet na uczestnictwo w konferencjach lub dostęp do kursów AI?
- ?Jakie narzędzia AI są już w użyciu, a które dopiero planujemy wdrożyć?
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze organizacyjnej
- −Nie podano, czy wymagane są dyżury on-call
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe itp.)
- −Nie określono, ile urlopu przysługuje na B2B
- −Brak wzmianki o możliwości przedłużenia kontraktu
- −Nie wiadomo, jaka jest kultura pracy u klienta (ścisłe sprinty, kanban, itp.)
Zespół jest opisany jako współpracujący i nastawiony na dzielenie się wiedzą, z bliską współpracą z zespołem produktowym (React/Node.js). Dominuje kultura szybkiego prototypowania i ciągłego uczenia się w obszarze AI.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię NLP. Pełne statystyki zarobków →