Pracuj.pl Praca zdalna Mid

Open Source AI Engineer (LLM / Full Stack)

IN4GE sp. z o.o.

⚲ Warszawa

100–150 zł netto (+ VAT) / godz.

Wymagania

  • Python
  • FastAPI
  • PostgreSQL
  • GitHub Actions
  • GitLab CI
  • React.js
  • TypeScript
  • Next.js

Opis stanowiska

Nasze wymagania:
bardzo dobra znajomość Python oraz doświadczenie w pracy z FastAPI,
praktyczne doświadczenie w budowaniu i rozwijaniu REST API,
doświadczenie w pracy z bazą danych PostgreSQL oraz modelowaniem danych,
znajomość zagadnień związanych z uwierzytelnianiem i autoryzacją, w szczególności OAuth2, OIDC, RBAC, SSO,
doświadczenie w obszarze DevOps / Platform Engineering, w tym z wykorzystaniem Docker oraz Kubernetes,
praktyka w pracy z narzędziami CI/CD, np. GitHub Actions, GitLab CI lub podobnymi,
doświadczenie w zakresie narzędzi bezpieczeństwa, takich jak walidacja pakietów, weryfikacja podpisów, compliance scanning czy sandbox execution,
doświadczenie we współpracy z infrastrukturą działającą w środowiskach chmurowych i/lub kontrolowanych środowiskach on-premise / hybrid.

Mile widziane:
doświadczenie w obszarze frontendowym, szczególnie z wykorzystaniem React, TypeScript oraz Next.js,
znajomość nowoczesnych frameworków SPA,
doświadczenie w budowaniu aplikacji wykorzystujących rozwiązania LLM i technologie open source.

O projekcie:
Dla naszego klienta poszukujemy osoby na stanowisko Open Source AI Engineer (LLM / Full Stack) do współpracy przy nowoczesnym projekcie związanym z tworzeniem aplikacji opartych o sztuczną inteligencję i technologie open source.
To propozycja dla osoby, która swobodnie porusza się zarówno po warstwie backendowej, jak i frontendowej, a dodatkowo ma doświadczenie w budowaniu rozwiązań wykorzystujących modele językowe (LLM). W tej roli będziesz odpowiadać za projektowanie i rozwój bezpiecznych, skalowalnych aplikacji, integrację nowoczesnych frameworków AI oraz wdrażanie rozwiązań gotowych do wykorzystania w środowisku produkcyjnym.
W projekcie wykorzystywane są między innymi następujące technologie i narzędzia:
• AI / LLM: LangChain, LangGraph
• Observability: LangSmith, Langfuse
• Backend: Python, FastAPI
• Frontend: React, TypeScript, Next.js
• Database: PostgreSQL
• DevOps: Docker, Kubernetes
• CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI
• Security: OAuth2, OIDC, RBAC, SSO, artifact validation

Zakres obowiązków:
projektowanie i rozwijanie funkcjonalności end-to-end w warstwie frontendowej oraz backendowej,
tworzenie i utrzymanie usług backendowych w oparciu o Python oraz FastAPI,
budowanie i rozwijanie REST API,
projektowanie skalowalnych modeli danych oraz rozwój rozwiązań opartych o PostgreSQL,
implementację mechanizmów związanych z bezpieczeństwem, uwierzytelnianiem i autoryzacją, takich jak OAuth2, OIDC, RBAC oraz SSO,
integrację workflowów i pipeline’ów AI z wykorzystaniem LangChain oraz LangGraph,
wdrażanie rozwiązań z zakresu monitoringu i obserwowalności z użyciem LangSmith i/lub Langfuse,
integrację narzędzi związanych z bezpieczeństwem oprogramowania, walidacją pakietów, weryfikacją podpisów oraz skanowaniem compliance,
wdrażanie oraz utrzymanie aplikacji w środowiskach cloud, hybrydowych lub on-premise.

Oferujemy:
współpracę B2B,
współpracę w modelu 100% zdalnym,
długofalowy projekt w środowisku międzynarodowym.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🟡
Open Source AI Engineer (LLM / Full Stack)
Stanowisko może wymagać pracy z szerokim zakresem technologii open source, ale niekoniecznie oznacza, że będziesz tworzyć nowe rozwiązania open source.
🔴
doświadczenie w obszarze DevOps / Platform Engineering, w tym z wykorzystaniem Docker oraz Kubernetes
Może oznaczać zarówno zarządzanie istniejącą infrastrukturą, jak i budowanie jej od podstaw, co może być bardziej wymagające.
🔴
doświadczenie w zakresie narzędzi bezpieczeństwa, takich jak walidacja pakietów, weryfikacja podpisów, compliance scanning czy sandbox execution
Zakres obowiązków związanych z bezpieczeństwem może być bardzo szeroki i wymagać dogłębnej wiedzy specjalistycznej, a nie tylko podstawowej.
🟡
doświadczenie we współpracy z infrastrukturą działającą w środowiskach chmurowych i/lub kontrolowanych środowiskach on-premise / hybrid
Może oznaczać pracę zarówno z jedną, jak i z wieloma platformami chmurowymi, a także z infrastrukturą lokalną, co zwiększa złożoność.
🔴
doświadczenie w budowaniu aplikacji wykorzystujących rozwiązania LLM i technologie open source
Może oznaczać integrację gotowych modeli LLM, a niekoniecznie ich tworzenie od podstaw, co jest bardziej prawdopodobne przy stanowisku 'AI Engineer'.