Full Stack Engineer, AI
⚲ Wrocław, Warszawa, Kraków, Gdańsk, Poznań
25 000 - 30 000 PLN netto (B2B)
Wymagania
- Duże doświadczenie zarówno w rozwoju frontendu, jak i backendu
- Dobra znajomość projektowania systemów i tworzenia API
- Doświadczenie z dużymi modelami językowymi, systemami RAG lub aplikacjami opartymi na AI
- Umiejętność rozwiązywania niejasnych problemów i podejmowania praktycznych decyzji technicznych
- Silna odpowiedzialność za projekty od pomysłu do produkcji
- Komfort pracy w szybko zmieniającym się środowisku
Opis stanowiska
Jako Full Stack Engineer, AI będziesz budować kompletne funkcje produktu obejmujące frontend, backend i usługi AI — od interfejsu po logikę agentów. Zakres obejmuje projektowanie workflow agentów AI (planowanie, użycie narzędzi, obsługa błędów), łączenie LLM-ów z pamięcią i zewnętrznymi narzędziami oraz budowę funkcji czasu rzeczywistego ze streamowaniem odpowiedzi. Uwaga: to rola wymagająca pracy na wszystkich warstwach aplikacji jednocześnie, a osiągnięcie naprawdę responsywnych funkcji AI w czasie rzeczywistym jest technicznie wymagające i wymaga optymalizacji na wielu poziomach.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
build product features that turn AI technology into practical solutions
Oznacza to, że będziesz pracować nad integracją istniejących modeli AI z interfejsem użytkownika i logiką aplikacji, a niekoniecznie nad tworzeniem od podstaw nowych technologii AI.
🔴
Develop complete product features across frontend, backend, and AI services
Może oznaczać, że będziesz musiał zajmować się wszystkimi warstwami aplikacji, co może być przytłaczające, jeśli nie masz doświadczenia we wszystkich obszarach.
🔴
Design AI agent workflows that can plan, use tools, handle errors, and complete tasks in several steps
Wymaga to głębokiego zrozumienia logiki działania agentów AI i ich interakcji z zewnętrznymi narzędziami, co może być bardziej skomplikowane niż standardowe programowanie.
🔴
Connect large language models, memory, and external tools to create reliable AI systems
Praca z LLM i systemami pamięci może być eksperymentalna i wymagać ciągłego dostosowywania, aby zapewnić niezawodność.
🔴
Build real-time AI features with streaming responses, partial results, and fast performance
Osiągnięcie prawdziwie responsywnych i szybkich funkcji AI w czasie rzeczywistym jest technicznie wymagające i może wymagać optymalizacji na wielu poziomach.