Senior Software Engineer / AI Generalist
Merit
To rola dla seniora, który będzie pracował w wewnętrznym zespole technologicznym holdingu inwestycyjnego. Na co dzień będziesz budować narzędzia AI i automatyzacje dla portfela firm, pomagać przy krótkich projektach (np. frameworki testowe, integracje AI) oraz współpracować bezpośrednio z Head of AI. Nie ma stałego produktu – projekty zmieniają się w zależności od potrzeb spółek portfelowych. To wymaga ogólnej biegłości technicznej, umiejętności szybkiego uczenia się i komfortu w pracy w małym, rozproszonym zespole.
Brakuje: wielkość zespołu inżynieryjnego, liczba spółek w portfelu i ich zróżnicowanie technologiczne.
To rola dla seniora, który będzie pracował w wewnętrznym zespole technologicznym holdingu inwestycyjnego. Na co dzień będziesz budować narzędzia AI i automatyzacje dla portfela firm, pomagać przy krótkich projektach (np. frameworki testowe, integracje AI) oraz współpracować bezpośrednio z Head of AI. Nie ma stałego produktu – projekty zmieniają się w zależności od potrzeb spółek portfelowych. To wymaga ogólnej biegłości technicznej, umiejętności szybkiego uczenia się i komfortu w pracy w małym, rozproszonym zespole.
- ✓Praca bezpośrednio z technicznym founderem, który jest hands-on – mentoring i szybkie decyzje
- ✓Wysoka autonomia i jasne priorytety – brak mikromanagementu
- ✓Możliwość kształtowania wczesnej fazy rosnącego zespołu inżynieryjnego
- ✓Konkurencyjne wynagrodzenie dla talentów w Polsce (31000 PLN B2B)
- !Szeroki zakres technologii – może być wymagające jeśli nie czujesz się komfortowo z szybkim przełączaniem między stackami
- !Brak informacji o przewidywanym obciążeniu on-call lub dyżurach
- !‘Tech-agnostic’ może oznaczać brak głębokiej specjalizacji – ryzyko dla osób ceniących ekspertyzę w jednym obszarze
- !Rola w holdingu – możliwe, że projekty są krótkie i nie zawsze kończą się wdrożeniem na dłużej
- •Tworzenie i wdrażanie wewnętrznych narzędzi AI (LLM workflows, automatyzacje, integracje danych)
- •Praca nad krótkimi projektami dla spółek portfelowych – np. budowa testów automatycznych, integracje AI, modernizacja
- •Kodowanie w Python, TypeScript, .NET lub innych językach w zależności od zadania
- •Używanie narzędzi AI-assisted development (Copilot, Claude, Cursor) do przyspieszenia pracy
- •Integracja z API modeli LLM (OpenAI, Claude, Vertex AI) lub wdrażanie własnych modeli
- •Kontrybucja do architektury i standardów w miarę skalowania zespołu
- •Praca z chmurą (GCP, AWS, Azure) – wdrażanie, konfiguracja, zarządzanie
- •Komunikacja i synchronizacja w rozproszonym zespole (angielski, pisemnie i ustnie)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z co najmniej 4-5 latami doświadczenia, która samodzielnie dostarczała systemy produkcyjne i ma praktykę w przynajmniej dwóch językach. Musi mieć podstawową wiedzę o LLM i chęci do nauki nowych technologii.
Nie dla osób, które preferują stabilny, przewidywalny produkt i długie iteracje nad jednym systemem. Rola wymaga elastyczności i częstych zmian priorytetów, więc nie sprawdzi się u kogoś, kto oczekuje wąskiej specjalizacji (np. tylko backend w Pythonie). Poziom: raczej nie dla juniorów – wymagane jest samodzielne dostarczanie systemów.
- ?Ile osób liczy zespół inżynieryjny i jak jest zorganizowany?
- ?Jak wygląda typowy podział czasu między pracą wewnętrzną a projektami dla spółek portfelowych?
- ?Czy istnieje lista priorytetowych inicjatyw AI na najbliższe 6 miesięcy?
- ?Jakie są najczęściej używane narzędzia/LLM w zespole? Czy jesteśmy otwarci na self-hosted modele?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny dotyczący wyboru technologii – kto podejmuje ostateczne decyzje?
- ?Czy w ramach roli są przewidziane dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne dla spółek portfelowych?
- ?Jak długo trwa typowy projekt dla spółki portfelowej – tygodnie, miesiące?
- ?Czy istnieje budżet na samorozwój (kursy, konferencje, subskrypcje narzędzi AI)?
- −Wielkość zespołu inżynieryjnego
- −Liczba spółek w portfelu i ich zróżnicowanie technologiczne
- −Proces rekrutacyjny (liczba etapów, zadanie domowe, live coding)
- −Oczekiwania co do dostępności poza standardowymi godzinami pracy (on-call?)
- −Szczegóły dotyczące narzędzi AI – czy zespół ma dostęp do własnych modeli, czy korzysta głównie z zewnętrznych API?
Mały, rozproszony zespół o wysokiej autonomii, pracujący bezpośrednio z technicznym liderem. Atmosfera pragmatyczna – wybór narzędzi oparty na wartości biznesowej, nie ideologii. Oczekiwana jest samodzielność i komunikatywność.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →