- Salary
- $140 – $170/hr
- Location
- Kraków, PL
- Workplace
- Remote
- Type
- Full-time
- Department
- Engineering
- Source
- Breezy HR
Description
⏳ Czas projektu: długoterminowy 👈
🌴 Forma: fulltime, zdalnie 👈
⏰ Start: ASAP 👈
Cześć! 👋
Dla dynamicznie rozwijającego się startupu tworzącego nowoczesną platformę B2B AI opartą na autonomicznych agentach poszukujemy doświadczonej osoby na stanowisko AI / Backend Engineer.
Platforma dostarczana przez klienta eliminuje żmudną analitykę w zespołach przedsiębiorstw dzięki elastycznej architekturze, rozwiązaniom agentycznym i zaawansowanym przepływom pracy. W tej roli dołączysz do zespołu programistycznego, gdzie będziesz mieć realny wpływ na architekturę systemów trafiających bezpośrednio na produkcję,tworząc i skalując infrastrukturę backendową oraz systemy sztucznej inteligencji.
Szukamy osoby, która nie jest jeszcze seniorem, ale niewiele jej brakuje do tego poziomu. Klientowi zależy, żeby podjąć współpracę z osobą samodzielną, która dostaje dobrze opisane zadanie i dowozi je bez prowadzenia za rękę.
Codzienne zadania
📍 Tworzenie i rozwój skalowalnych usług backendowych (Python, FastAPI) napędzających platformę AI.
📍 Budowa i optymalizacja potoków RAG, systemów agentów AI oraz orkiestracja modeli LLM na produkcji.
📍 Wsparcie w tworzeniu infrastruktury chmurowej (AWS / Azure), w tym izolacją wieloabonencką (multi-tenant) i funkcjami serverless.
📍 Tworzenie elastycznego ekosystemu integracji sterowanego przez API oraz zewnętrzne konektory.
📍 Prowadzenie przeglądów kodu (code reviews), dbanie o standardy testowania i mentoring młodszych inżynierów.
📍 Dbanie o bezpieczeństwo systemu (JWT, OAuth2, RBAC, ochrona przed prompt injection).
Wymagania
⚡️ 3-5 lat doświadczenia komercyjnego w backend engineeringu z wykorzystaniem Pythona.
⚡️ Bardzo dobra znajomość frameworka FastAPI (async, Pydantic, dependency injection).
⚡️ Doświadczenie w pracy z PostgreSQL (projektowanie schematów, optymalizacja zapytań, migracje z Alembic).
⚡️ Doświadczenie z systemami AI (LLM, RAG) -> tool calling, function calling, multi-step reasoning, MCP / Model Context Protocol
⚡️ Wiedza z zakresu chmury: AWS (Lambda, S3, ECS, API Gateway) i/lub Azure.
⚡️ Znajomość Docker, Kubernetes, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI) oraz IaC (Terraform / AWS CDK).
⚡️ Doświadczenie produkcyjne w integracji API modeli LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini).
⚡️ Bardzo dobra znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie.
Mile widziane
⚡️ Znajomość TypeScriptu (zaawansowany system typów: generics, utility types, conditional types).
⚡️ Praktyczna znajomość Celery oraz asynchronicznego przetwarzania zadań (Redis / RabbitMQ).
⚡️ Doświadczenie z GraphRAG oraz grafowymi bazami danych (Neo4j).
⚡️ Praktyka w serwowaniu modeli LLM on-premise (vLLM, TGI, TensorRT-LLM) oraz znajomość technik fine-tuningu (LoRA/QLoRA).
⚡️ Znajomość Pulumi, gRPC lub GraphQL.
Jak aplikować?
👉 Wyślij nam swoje zgłoszenie w formularzu!
