Backend .NET Developer (AI-Driven Development)
⚲ Kraków, Czyżyny
Do uzgodnienia
Wymagania
- C#
- .NET
- GitHub Copilot
- Apache Kafka
- PostgreSQL
- Microsoft SQL Server
- Docker
- Azure Pipelines
- Azure
- Google Cloud Platform
- Domain-Driven Design
- LLM systems
- MCP
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Bardzo dobra znajomość C# oraz platformy .NET 8
Praktyczne wykorzystanie narzędzi AI w developmentcie (GitHub Copilot lub podobne)
Efektywna praca z modelami LLM — zrozumienie ich możliwości, ograniczeń oraz sposobów optymalizacji pracy
Doświadczenie w wykorzystaniu AI do budowy pełnych funkcjonalności
Znajomość pracy z kontekstem modeli (prompting, iteracyjna praca ze specyfikacją, walidacja wyników)
Doświadczenie w Event Driven Architecture z wykorzystaniem Apache Kafka
Znajomość wzorców mikroserwisowych
Doświadczenie z PostgreSQL oraz MS SQL
Praca z Dockerem w środowiskach konteneryzowanych
Doświadczenie z CI/CD (Azure Pipelines lub podobne)
Mile widziane:
Doświadczenie z MCP lub podobnymi podejściami integracji AI z workflow developerskim
Znajomość Spec Driven Development
Zrozumienie architektury i działania modeli LLM wykorzystywanych w narzędziach developerskich
Znajomość Domain-Driven Design (DDD)
Doświadczenie chmurowe (Azure / GCP)
Tworzenie własnych workflow, agentów lub automatyzacji developerskich opartych o AI
O projekcie:
Projektowanie, implementacja i utrzymanie nowoczesnych systemów z zastosowaniem AI
Realne wykorzystanie modeli LLM jako multiplier produktywności
Zakres obowiązków:
Współpraca z zespołem developerskim, analitykami oraz Product Ownerem
Dbanie o jakość, bezpieczeństwo i wydajność tworzonych rozwiązań
Tworzenie testów jednostkowych i integracyjnych (m.in. z wykorzystaniem TestContainers)
Wsparcie systemów produkcyjnych i analiza problemów z wykorzystaniem narzędzi AI
Wykorzystanie modeli LLM w projektowaniu rozwiązań, generowaniu kodu, refaktoryzacji, analizie błędów oraz tworzeniu testów
Praca w podejściu Spec Driven Development — implementacja funkcjonalności na podstawie precyzyjnych specyfikacji współpracujących z narzędziami AI
Wykorzystanie MCP (Model Context Protocol) lub podobnych metod zarządzania kontekstem modeli w procesie developmentu
Budowa czystego, skalowalnego i testowalnego kodu wspieranego przez narzędzia AI
Oferujemy:
Przyjazne środowisko pracy z doświadczonym zespołem, który chętnie dzieli się wiedzą.
Cykliczne imprezy i wyjazdy integracyjne.
Mamy zniżki na badania w naszych laboratoriach dla Ciebie (70%) i Twojej rodziny (20%).
Dbamy o naszą kondycję fizyczną i dobre samopoczucie. Dofinansowujemy kartę Medicover Sport.
Trenuj z nami w regionalnych drużynach siatkarskich, bierz udział w maratonach, półmaratonach czy Runmageddonie na terenie całej Polski.
Możesz dołączyć do preferencyjnego ubezpieczenia grupowego PZU.
Bierzemy udział w rekrutacjach wewnętrznych i programie poleceń z nagrodami finansowym.
Bardzo dobra znajomość C# oraz platformy .NET 8
Praktyczne wykorzystanie narzędzi AI w developmentcie (GitHub Copilot lub podobne)
Efektywna praca z modelami LLM — zrozumienie ich możliwości, ograniczeń oraz sposobów optymalizacji pracy
Doświadczenie w wykorzystaniu AI do budowy pełnych funkcjonalności
Znajomość pracy z kontekstem modeli (prompting, iteracyjna praca ze specyfikacją, walidacja wyników)
Doświadczenie w Event Driven Architecture z wykorzystaniem Apache Kafka
Znajomość wzorców mikroserwisowych
Doświadczenie z PostgreSQL oraz MS SQL
Praca z Dockerem w środowiskach konteneryzowanych
Doświadczenie z CI/CD (Azure Pipelines lub podobne)
Mile widziane:
Doświadczenie z MCP lub podobnymi podejściami integracji AI z workflow developerskim
Znajomość Spec Driven Development
Zrozumienie architektury i działania modeli LLM wykorzystywanych w narzędziach developerskich
Znajomość Domain-Driven Design (DDD)
Doświadczenie chmurowe (Azure / GCP)
Tworzenie własnych workflow, agentów lub automatyzacji developerskich opartych o AI
O projekcie:
Projektowanie, implementacja i utrzymanie nowoczesnych systemów z zastosowaniem AI
Realne wykorzystanie modeli LLM jako multiplier produktywności
Zakres obowiązków:
Współpraca z zespołem developerskim, analitykami oraz Product Ownerem
Dbanie o jakość, bezpieczeństwo i wydajność tworzonych rozwiązań
Tworzenie testów jednostkowych i integracyjnych (m.in. z wykorzystaniem TestContainers)
Wsparcie systemów produkcyjnych i analiza problemów z wykorzystaniem narzędzi AI
Wykorzystanie modeli LLM w projektowaniu rozwiązań, generowaniu kodu, refaktoryzacji, analizie błędów oraz tworzeniu testów
Praca w podejściu Spec Driven Development — implementacja funkcjonalności na podstawie precyzyjnych specyfikacji współpracujących z narzędziami AI
Wykorzystanie MCP (Model Context Protocol) lub podobnych metod zarządzania kontekstem modeli w procesie developmentu
Budowa czystego, skalowalnego i testowalnego kodu wspieranego przez narzędzia AI
Oferujemy:
Przyjazne środowisko pracy z doświadczonym zespołem, który chętnie dzieli się wiedzą.
Cykliczne imprezy i wyjazdy integracyjne.
Mamy zniżki na badania w naszych laboratoriach dla Ciebie (70%) i Twojej rodziny (20%).
Dbamy o naszą kondycję fizyczną i dobre samopoczucie. Dofinansowujemy kartę Medicover Sport.
Trenuj z nami w regionalnych drużynach siatkarskich, bierz udział w maratonach, półmaratonach czy Runmageddonie na terenie całej Polski.
Możesz dołączyć do preferencyjnego ubezpieczenia grupowego PZU.
Bierzemy udział w rekrutacjach wewnętrznych i programie poleceń z nagrodami finansowym.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Praktyczne wykorzystanie narzędzi AI w developmentcie (GitHub Copilot lub podobne)
Oczekuje się, że będziesz aktywnie używać narzędzi AI do pisania kodu, a nie tylko jako źródła inspiracji.
🔴
Efektywna praca z modelami LLM — zrozumienie ich możliwości, ograniczeń oraz sposobów optymalizacji pracy
Oczekuje się, że będziesz potrafił nie tylko korzystać z gotowych narzędzi, ale także rozumieć, jak działają modele LLM i jak je efektywnie wykorzystywać.
🔴
Doświadczenie w wykorzystaniu AI do budowy pełnych funkcjonalności
Może oznaczać, że AI ma być głównym narzędziem do tworzenia nowych funkcji, a nie tylko wspomaganiem.
🔴
Tworzenie własnych workflow, agentów lub automatyzacji developerskich opartych o AI
Może oznaczać, że będziesz odpowiedzialny za tworzenie narzędzi AI dla zespołu, a nie tylko za ich używanie.
🔴
Realne wykorzystanie modeli LLM jako multiplier produktywności
Oczekuje się znaczącego wzrostu produktywności dzięki AI, co może oznaczać presję na wyniki.