Szukamy Mid Software Engineerów do zespołu rozwijającego i wspierającego rozwiązania związane z AI. To rola dla osób, które mają solidne podstawy software engineeringowe, są elastyczne technologicznie i na co dzień korzystają z narzędzi AI, takich jak Claude Code lub podobne.
Nie szukamy specjalistów od trenowania modeli, fine-tuningu ani architektów AI. Rola ma zdecydowanie praktyczny charakter: development, szybkie prototypowanie, deployment i bieżące wsparcie aplikacji.
Zakres obowiązków
W zależności od doświadczenia i profilu osoby zadania mogą obejmować:
- rozwój i utrzymanie aplikacji,
- szybkie prototypowanie rozwiązań przy wykorzystaniu narzędzi AI,
- pracę z LLM oraz modyfikowanie promptów,
- wdrażanie aplikacji,
- rozwiązywanie bieżących problemów technicznych i zadania supportowe,
- niewielkie zmiany po stronie front-endu,
- współpracę z zespołami DevOps,
- pracę z Kubernetes i wsparcie procesów deploymentu.
Czego szukamy?
- Doświadczenia komercyjnego w Software Engineering / Backend Development na poziomie Mid.
- Dobrej znajomości technologii backendowych. Java jest preferowana, ale jesteśmy otwarci również na osoby pracujące w innych technologiach.
- Praktycznego doświadczenia z narzędziami AI wspierającymi development, np. Claude Code lub podobnymi.
- Elastyczności technologicznej i gotowości do pracy z różnymi elementami aplikacji.
- Umiejętności szybkiego prototypowania i rozwiązywania praktycznych problemów technicznych.
- W przypadku profilu bardziej infrastrukturalnego: doświadczenia z Kubernetes, deploymentem aplikacji oraz współpracą z zespołami DevOps.
Dodatkowym atutem będzie
- doświadczenie z TypeScript,
- doświadczenie obejmujące zarówno development, jak i obszary związane z deploymentem aplikacji,
- swobodne korzystanie z LLM-ów w codziennej pracy developerskiej.
Kogo szukamy?
Najlepiej odnajdzie się tutaj osoba, która nie zamyka się w jednej technologii. Jednego dnia może pracować przy backendzie, innego zająć się deploymentem, poprawką w TypeScript albo wykorzystać AI do szybkiego przygotowania prototypu.
Kluczowe jest praktyczne podejście do software developmentu, szerokość technologiczna oraz rzeczywiste wykorzystywanie AI w codziennej pracy