Senior Fullstack Software Developer

Senior Fullstack Software Engineer (AI / LLM / RAG)

O projekcie

Nasz klient rozwija zaawansowane rozwiązania technologiczne wykorzystujące sztuczną inteligencję, automatyzację i nowoczesne podejście do cyberbezpieczeństwa. Projekty realizowane są dla dużych firm w Polsce i za granicą.

Poszukujemy doświadczonego Senior Fullstack Software Engineera z praktyczną znajomością LLM i RAG, który łączy solidne fundamenty software engineeringu z umiejętnością samodzielnego projektowania, implementowania i analizowania rozwiązań AI.

Szukamy osoby, która nie tylko integruje gotowe modele i API, ale rozumie, jak działają tworzone przez nią systemy, potrafi uzasadniać decyzje techniczne i świadomie oceniać jakość, wydajność oraz ograniczenia wdrażanych rozwiązań.

Zakres obowiązków

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie aplikacji webowych oraz usług backendowych.

• Tworzenie rozwiązań fullstackowych z wykorzystaniem Reacta, Node.js i Pythona.

• Projektowanie i rozwój aplikacji opartych na LLM, w szczególności systemów RAG.

• Budowanie mechanizmów przetwarzania dokumentów, embeddingów, wyszukiwania informacji i dostarczania odpowiedniego kontekstu do modeli.

• Analizowanie i poprawianie jakości wyszukiwania oraz odpowiedzi generowanych przez modele.

• Podejmowanie decyzji architektonicznych oraz świadomy dobór technologii i metod implementacji.

• Dbanie o jakość, testowalność, bezpieczeństwo, wydajność i skalowalność systemów.

• Rozwiązywanie złożonych problemów technicznych, również związanych z niezawodnością i wydajnością systemów rozproszonych.

• Współpraca z zespołem i klientami, również zagranicznymi.

• Eksperymentowanie z nowymi modelami i technologiami AI oraz praktyczne wykorzystywanie narzędzi wspierających development.

Wymagania

• Minimum 5 lat doświadczenia w programowaniu i tworzeniu oprogramowania.

• Solidne podstawy software engineeringu oraz umiejętność samodzielnego projektowania i rozwijania niezawodnych aplikacji.

• Praktyczne doświadczenie z LLM oraz rozumienie architektury i działania systemów RAG. Doświadczenie może pochodzić z pracy komercyjnej lub samodzielnie realizowanych projektów.

• Rozumienie embeddingów, wyszukiwania semantycznego, baz wektorowych oraz sposobów dostarczania kontekstu do modeli językowych.

• Znajomość ograniczeń LLM, sposobów oceny jakości odpowiedzi oraz podstawowych metod poprawiania wyników.

• Doświadczenie w tworzeniu backendu oraz znajomość Pythona lub innego języka umożliwiającego sprawne wejście w Pythonowy stack.

• Znajomość Node.js i Reacta lub pokrewnego stacku pozwalającego na szybkie rozpoczęcie pracy z tymi technologiami.

• Umiejętność uzasadniania decyzji technicznych, analizowania kompromisów i wyjaśniania własnych rozwiązań.

• Znajomość dobrych praktyk programistycznych, testowania, projektowania architektury oraz rozwiązywania problemów wydajnościowych.

• Język angielski na poziomie minimum B2.

Dodatkowym atutem będą

• Doświadczenie z wyszukiwaniem hybrydowym, rerankingiem i ewaluacją systemów RAG.

• Znajomość metryk jakości wyszukiwania i odpowiedzi generowanych przez LLM.

• Doświadczenie z kolejkami wiadomości, systemami rozproszonymi i wzorcami zapewniającymi niezawodność przetwarzania danych.

• Praktyczna znajomość wdrażania modeli, inferencji, wykorzystania GPU lub optymalizacji wydajności rozwiązań AI.

• Doświadczenie z cyberbezpieczeństwem lub projektowaniem bezpiecznych systemów.

• Własne projekty AI, eksperymenty technologiczne, portfolio lub aktywność na GitHubie.

Jak wygląda praca?

• Model hybrydowy — 2–3 dni w tygodniu z biura w Warszawie.

• Współpraca w oparciu o kontrakt B2B.

• Praca w technicznym, doświadczonym zespole.

• Realny wpływ na architekturę, dobór technologii i kierunek rozwoju rozwiązań.

• Projekty z obszaru AI, automatyzacji i cyberbezpieczeństwa.

• Startupowa kultura pracy, duża samodzielność i niewiele korporacyjnej biurokracji.

Kogo chcemy poznać?

Szukamy przede wszystkim samodzielnego inżyniera oprogramowania, który ma praktyczne doświadczenie z AI i rozumie techniczne podstawy tworzonych rozwiązań.

Nie jest to rola dla osoby, której kontakt z AI ogranicza się do korzystania z ChatGPT, Claude Code czy innych narzędzi do generowania kodu albo integracji gotowego API bez głębszego zrozumienia jego działania.

Liczą się konkretne projekty, własny wkład techniczny, umiejętność wyjaśniania zastosowanych rozwiązań oraz świadome podejmowanie decyzji inżynierskich.

Jeśli ma Pan/Pani projekt AI, z którego jest szczególnie dumny/a, zachęcamy do dołączenia linku do GitHuba, portfolio lub krótkiego opisu jego architektury i własnego wkładu.