Back End Developer - AI Experience
⚲ Porto
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 4 lata praktycznego doświadczenia w backendzie
- praktyczne doświadczenie z narzędziami AI-assisted development (GitHub Copilot, GitLab Duo, Claude Code lub podobne) w codziennym workflow
- doświadczenie w projektowaniu API i mikroserwisów Java działających niezawodnie na produkcji na skalę
- doświadczenie w pisaniu automatycznych testów jednostkowych i integracyjnych
- umiejętność zrozumienia kontekstu biznesowego funkcji przed projektowaniem rozwiązania
- dobra komunikacja w języku angielskim (pisemnie i ustnie)
Mile widziane
- doświadczenie z Quarkus
- doświadczenie z integracjami LLM, RAG, agent orchestration lub MCP
Opis stanowiska
Backend w Javie i Quarkus z AI wpisanym w codzienny workflow — GitLab Duo i Claude Code mają przyspieszać kodowanie, testy, debugowanie i code review. Zespół stawia na 'AI-first mindset' i szybkość dostarczania zadań backendowych. To oferta dla developera, który realnie używa narzędzi AI w codziennej pracy, a nie tylko o nich czytał. Uwaga: akcent na tempo i automatyzację code review może oznaczać mniej głębokich, ludzkich dyskusji o kodzie i presję na szybkość — warto dopytać, jak mierzycie jakość.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
AI will be a core part of your daily workflow, using tools such as GitLab Duo and Claude Code to accelerate coding, testing, and code reviews.
Oczekuje się, że będziesz aktywnie wykorzystywać narzędzia AI do wspomagania codziennych zadań programistycznych, a nie tylko jako opcjonalne ulepszenie.
🔴
You will help the team deliver backend tasks faster and with higher quality, bringing an AI-first mindset to how we build, test, and release backend services.
Priorytetem jest szybkość dostarczania zadań dzięki AI, co może sugerować nacisk na tempo pracy kosztem głębszego zrozumienia lub tradycyjnych procesów.
🔴
Leveraging AI to move faster without compromising quality.
Choć deklarowane jest utrzymanie jakości, nacisk na 'szybsze działanie' z pomocą AI może oznaczać, że jakość będzie mierzona przez pryzmat efektywności AI, a niekoniecznie przez tradycyjne metryki jakości kodu.
🔴
Using AI to speed up test creation and improve coverage.
AI będzie używane do generowania testów, co może oznaczać, że oczekuje się od Ciebie szybkiego tworzenia dużej liczby testów, a niekoniecznie dogłębnego projektowania strategii testowych.
🔴
Participate in code reviews – both AI-assisted and with teammates
Znaczna część przeglądów kodu może być automatyczna lub wspomagana przez AI, co może ograniczyć głębokość ludzkich interakcji i dyskusji nad kodem.