Pracuj.pl
Stacjonarnie
Junior
Python Developer
BLOCKWISE SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
⚲ Warszawa, Bemowo
12 000–25 000 zł / mies. (zal. od umowy)
Wymagania
- Python
- Git
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
mocny Python: struktury danych, złożoność, profiling, czytelny i testowalny kod to weryfikujemy dokładnie,
praktyczne doświadczenie z przetwarzaniem tekstu: tokenizacja, chunking, embeddingi, praca z dużymi wolumenami tekstu,
algorytmiczne myślenie: umiesz zaprojektować i uzasadnić algorytm segmentacji, deduplikacji albo scoringu, a nie tylko użyć gotowej biblioteki,
swobodna praca w środowisku Linux + git,
znajomość i wykorzystanie tokenizerów,
Mile widziane:
znajomość architektury agentów LLM: tool use, planowanie, zarządzanie kontekstem z własnej praktyki, nie z tutoriali,
doświadczenie z deduplikacją na skalę (np. MinHash/SimHash) lub systemami rankingu,
własny projekt RAG / agentowy, który realnie działał i był przez kogoś używany,
kontrybucje open source w obszarze NLP/LLM tooling.
podstawy information retrieval: BM25, wyszukiwanie wektorowe, metryki jakości (precision/recall, NDCG),
O projekcie:
Szukamy osoby do małego, mocnego technicznie zespołu, który buduje infrastrukturę do zarządzania kontekstem dla modeli językowych - systemy, które decydują, co trafia do okna kontekstu LLM-a, w jakiej formie i dlaczego. To praca na styku przetwarzania tekstu, information retrieval i architektury agentów.
To nie jest rola "podpinam API OpenAI do CRUD-a". Pracujemy blisko fundamentów: tokeny, embeddingi, algorytmy rankingu, ewaluacja jakości na realnych benchmarkach. Efekty Twojej pracy będą mierzalne w twardych metrykach, nie w liczbie zamkniętych ticketów.
Zakres obowiązków:
rozwój pipeline'ów przetwarzania tekstu i kontekstu: segmentacja, deduplikacja, scoring i selekcja treści pod okno kontekstu LLM,
praca nad komponentami information retrieval: indeksowanie, ranking, embeddingi, ewaluacja jakości wyszukiwania,
rozwój i testowanie komponentów agentowych: pętle tool-use, zarządzanie pamięcią i kontekstem, orkiestracja,
budowanie i uruchamianie ewaluacji na benchmarkach, mierzymy wpływ każdej zmiany na jakość i koszt,
szybkie prototypowanie i przekształcanie prototypów w utrzymywalne systemy produkcyjne,
praca w krótkich iteracjach z bezpośrednim feedbackiem od doświadczonego lidera technicznego.
Oferujemy:
12 000 - 25000 zł na umowie zlecenie/B2B (poziom zależny od wyniku rozmowy technicznej),
pracę nad produktem AI infrastructure z mierzalnymi wynikami na publicznych benchmarkach,
bezpośrednią współpracę z liderem technicznym - szybki wzrost kompetencji, zero pośredników,
elastyczne godziny, biuro w Warszawie przy ul. Połczyńskiej 112A, parking,
dostęp do płatnych narzędzi AI (Claude, Copilot, Codex, ChatGPT, Gemini i in.),
pracę na nowoczesnej infrastrukturze, w tym klastrach B200/B300,
budżet szkoleniowy i udział w konferencjach branżowych,
firmowe hackatony.
mocny Python: struktury danych, złożoność, profiling, czytelny i testowalny kod to weryfikujemy dokładnie,
praktyczne doświadczenie z przetwarzaniem tekstu: tokenizacja, chunking, embeddingi, praca z dużymi wolumenami tekstu,
algorytmiczne myślenie: umiesz zaprojektować i uzasadnić algorytm segmentacji, deduplikacji albo scoringu, a nie tylko użyć gotowej biblioteki,
swobodna praca w środowisku Linux + git,
znajomość i wykorzystanie tokenizerów,
Mile widziane:
znajomość architektury agentów LLM: tool use, planowanie, zarządzanie kontekstem z własnej praktyki, nie z tutoriali,
doświadczenie z deduplikacją na skalę (np. MinHash/SimHash) lub systemami rankingu,
własny projekt RAG / agentowy, który realnie działał i był przez kogoś używany,
kontrybucje open source w obszarze NLP/LLM tooling.
podstawy information retrieval: BM25, wyszukiwanie wektorowe, metryki jakości (precision/recall, NDCG),
O projekcie:
Szukamy osoby do małego, mocnego technicznie zespołu, który buduje infrastrukturę do zarządzania kontekstem dla modeli językowych - systemy, które decydują, co trafia do okna kontekstu LLM-a, w jakiej formie i dlaczego. To praca na styku przetwarzania tekstu, information retrieval i architektury agentów.
To nie jest rola "podpinam API OpenAI do CRUD-a". Pracujemy blisko fundamentów: tokeny, embeddingi, algorytmy rankingu, ewaluacja jakości na realnych benchmarkach. Efekty Twojej pracy będą mierzalne w twardych metrykach, nie w liczbie zamkniętych ticketów.
Zakres obowiązków:
rozwój pipeline'ów przetwarzania tekstu i kontekstu: segmentacja, deduplikacja, scoring i selekcja treści pod okno kontekstu LLM,
praca nad komponentami information retrieval: indeksowanie, ranking, embeddingi, ewaluacja jakości wyszukiwania,
rozwój i testowanie komponentów agentowych: pętle tool-use, zarządzanie pamięcią i kontekstem, orkiestracja,
budowanie i uruchamianie ewaluacji na benchmarkach, mierzymy wpływ każdej zmiany na jakość i koszt,
szybkie prototypowanie i przekształcanie prototypów w utrzymywalne systemy produkcyjne,
praca w krótkich iteracjach z bezpośrednim feedbackiem od doświadczonego lidera technicznego.
Oferujemy:
12 000 - 25000 zł na umowie zlecenie/B2B (poziom zależny od wyniku rozmowy technicznej),
pracę nad produktem AI infrastructure z mierzalnymi wynikami na publicznych benchmarkach,
bezpośrednią współpracę z liderem technicznym - szybki wzrost kompetencji, zero pośredników,
elastyczne godziny, biuro w Warszawie przy ul. Połczyńskiej 112A, parking,
dostęp do płatnych narzędzi AI (Claude, Copilot, Codex, ChatGPT, Gemini i in.),
pracę na nowoczesnej infrastrukturze, w tym klastrach B200/B300,
budżet szkoleniowy i udział w konferencjach branżowych,
firmowe hackatony.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
✓ Ogłoszenie wygląda transparentnie — brak typowych czerwonych flag.