AI Software Engineer (Senior)

Nasze wymagania: Min. 4–5 lat komercyjnego doświadczenia w inżynierii oprogramowania (backend lubsystemy rozproszone). Masz doświadczenie z LLM API, agentami AI lub automatyzacją workflow. Biegłe posługiwanie się co najmniej jednym językiem backendowym (Java, Python, Go, TypeScript lub innym). Praktyczna znajomość chmury (GCP, AWS lub Azure) – wdrożenia, bezpieczeństwo, koszty. Znajomość baz danych (relacyjnych i NoSQL), kolejek wiadomości i wzorców integracyjnych. Doświadczenie z CI/CD, Dockerem i podstawami zarządzania infrastrukturą. Mile widziane: Doświadczenie z systemami real-time lub IoT. Znajomość wzorców architektonicznych (mikroserwisy, event-driven, CQRS, CleanArchitecture). O projekcie: Dołącz do zespołu AI Software Development w Locon! W roli kluczowe jest dostarczanie działających rozwiązań szybciej i skuteczniej dzięki AI — nie manualne pisanie dużych ilości kodu, lecz świadome wykorzystanie modeli, agentów i narzędzi AI na każdym etapie procesu:od analizy wymagań, przez architekturę i projektowanie, po testy, optymalizację i wdrożenie. To rola dla osoby, która praktykuje AI-driven / agentic coding — buduje rozwiązania we współpracy z inteligentnymi agentami, automatyzuje proces wytwórczy i konsekwentnie zwiększa produktywność zespołu poprzez mądre wykorzystanie sztucznej inteligencji. Rozwijamy systemy backendowe przetwarzające dane w czasie rzeczywistym — setki tysięcy zdarzeń dziennie, integracje IoT, moduły alertowe, geofencing oraz API o dużej skali operacyjnej. Kluczowe jest projektowanie rozwiązań skalowalnych i niezawodnych oraz wykorzystywanie AI na każdym etapie procesu — od analizy wymagań po testy i wdrożenie. Liczy się nie znajomość konkretnego frameworka, lecz zdolność szybkiej adaptacji, efektywnego wykorzystania AI (agentic coding) i dostarczania realnej wartości biznesowej. Zakres obowiązków: 🚀 Kluczowe cele na dobry początek: - Rozumienie i definiowanie wymagań – aktywny udział w discovery, zadawanie właściwych pytań, przekształcanie potrzeb biznesowych w precyzyjne specyfikacje. - Specyfikacja i projektowanie – tworzenie dokumentacji technicznej, propozycji architektury i planów implementacji – z pomocą AI, ale z pełną odpowiedzialnością za decyzje. - Delivery bez ręcznego kodowania – generowanie, weryfikacja i integracja kodu przy użyciu narzędzi AI (Copilot, Cursor, Claude, Gemini i in.). Twoja rola tokierowanie, recenzowanie i decydowanie – nie ręczne pisanie linii po linii. - Testy end-to-end i integracyjne – projektowanie strategii testów, definiowanie przypadków brzegowych, weryfikacja jakości z pomocą AI. - CI/CD i operacje – konfiguracja i utrzymanie pipeline'ów, monitoring, automatyzacja deploymentu. Sprawdź jakie wyzwania na Ciebie czekają: ✔️Udział w planowaniu i refinemencie – tłumaczysz wymagania biznesowe na plany techniczne zrozumiałe dla AI i dla ludzi. ✔️Szybkie prototypowanie i weryfikacja – budujesz MVP w ciągu kilku dni oraz iterujesz na podstawie feedbacku. ✔️Praca z systemami event-driven i real-time – rozumiesz asynchroniczność, kolejki strumienie danych i potrafisz je zaprojektować. ✔️Integracje z zewnętrznymi systemami – ERP, CRM, platformy e-commerce, IoT: rozumiesz wzorce integracyjne niezależnie od języka czy frameworka. ✔️Recenzowanie kodu generowanego przez AI – rozumiesz, co AI produkuje, wyłapujesz błędy logiczne, problemy bezpieczeństwa i wydajnościowe. ✔️Zarządzanie długiem technicznym i modernizacja – identyfikujesz obszary do poprawy i wdrażasz zmiany inkrementalnie. Oferujemy: 🤖 AI-First engineering environment – modele, agenci i automatyzacja są integralną częścią procesu developmentu (design → code → test → deploy). AI to warstwa produkcyjna, nie eksperymentalna. 🧠 Agentic coding w praktyce – praca z multi-agent workflows, automatyzacją generowania i refaktoryzacji kodu, testów oraz dokumentacji. Rozwój w obszarze nowoczesnych praktyk AI-driven software engineering. ⚙️ Autonomia technologiczna – możliwość doboru narzędzi, modeli i pipeline’ów AI dopasowanych do problemu. Decyzje technologiczne oparte na efektywności i jakości, nie sztywnym stacku. 🏗️ Realny wpływ na architekturę systemów – projektowanie rozwiązań event-driven i real-time oraz współtworzenie standardów skalowalności, wydajności i bezpieczeństwa. 🔗 Środowisko cross-functional – współpraca z obszarem produktu, data/AI i infrastrukturą przy projektowaniu rozwiązań end-to-end. 📈 Dedykowany budżet rozwojowy – szkolenia, certyfikacje i konferencje technologiczne (AI, architektura systemów rozproszonych, cloud, security). 🏥 Prywatna opieka medyczna. 🏃 Karta sportowa.