Rola Backend Engineera w małym, startupowym zespole budującym narzędzie do wdrażania i konfiguracji lokalnych inferencji AI na urządzeniach takich jak NVIDIA Spark. Głównym celem jest zarządzanie cyklem życia modeli AI i integracja z agentami kodującymi (np. Claude Code, Codex) poprzez adaptację konfiguracji LiteLLM, zarządzanie obrazami Docker, integrację z Hugging Face API oraz zapewnienie stabilności produkcyjnej (idempotentne endpointy, retries, migracje). Projekt zmierza w kierunku open source.

Plusy

✓Możliwość kształtowania narzędzia od wczesnych etapów.
✓Projekt zmierza w kierunku open source.
✓Mały, startupowy zespół bez biurokracji i z bezpośrednim kontaktem z użytkownikami.
✓Budżet szkoleniowy (Training Package).

Na co uważać

!Choć oferta wspomina o 'startup-like team', nie ma szczegółów na temat finansowania czy etapu rozwoju produktu.
!Nie podano konkretnej liczby dni pracy w biurze w modelu hybrydowym, mimo że jest on wspomniany jako 'flexible hybrid work model'.

Codzienna praca

•Adaptacja konfiguracji LiteLLM w miarę ewolucji API agentów kodujących (Claude Code, Codex).
•Zarządzanie cyklem życia obrazów Docker zawierających agentów.
•Integracja z Hugging Face API w celu pobierania modeli.
•Implementacja idempotentnych endpointów, mechanizmów retries z backoff.
•Tworzenie i wdrażanie mechanizmów migracji danych.
•Praca nad backendem aplikacji sterującej lokalnymi agentami AI.
•Code review kodu.

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Kandydat z silnymi umiejętnościami w Pythonie i FastAPI, rozumiejący programowanie asynchroniczne, z praktycznym doświadczeniem w Dockerze i podstawową wiedzą na temat LLM proxy. Powinien być samodzielny, chętny do nauki i komunikatywny w języku angielskim.

Raczej nie dla

Rola nie jest dla osób, które nie mają doświadczenia w Pythonie, programowaniu asynchronicznym, pracy z Dockerem lub nie są zainteresowane rozwojem narzędzi AI. Również osoby preferujące pracę w dużych, ustrukturyzowanych zespołach mogą nie odnaleźć się w startupowym środowisku.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid3/5

Senior5/5

Hands-on5/5

Architekt3/5

Remote5/5

Enterprise1/5

Pytania do rekrutera

?Jak wygląda proces rekrutacyjny?
?Ile osób liczy obecny zespół?
?Jakie są plany dotyczące otwarcia projektu na open source?
?Czy są jakieś konkretne cele lub kamienie milowe dla tego projektu w najbliższych miesiącach?
?Jak wygląda proces code review?
?Jakie są oczekiwania dotyczące dyżurów on-call, jeśli takie występują?

Brakujące informacje