Python Developer
Antal
⚲ Kraków
16 800 - 30 240 PLN (B2B)
Wymagania
- Python
- LLM
- AI
- LangChain
- SQL
- REST API
- DevOps
- LangFuse (nice to have)
- LangSmith (nice to have)
- DuckDB (nice to have)
- Parquet (nice to have)
- Unix (nice to have)
- LiteLLM (nice to have)
Opis stanowiska
O projekcie: Python Developer Tryb pracy: hybrydowy (6dni/miesiąc w biurze) Lokalizacja: Kraków Dołącz do globalnego zespołu technologicznego pracującego nad nowoczesną platformą wykorzystującą sztuczną inteligencję i przetwarzanie języka naturalnego do analizy danych rynkowych w czasie rzeczywistym. O projekcie Tworzymy zaawansowaną platformę AI, która umożliwia użytkownikom zadawanie pytań w języku naturalnym i natychmiastowe uzyskiwanie danych oraz insightów z globalnych rynków finansowych. System integruje dane analityczne, transakcyjne i badawcze, wspierając podejmowanie decyzji inwestycyjnych. Twoja rola Jako Python Developer będziesz: - odpowiadać za rozwój aplikacji end-to-end (DevOps), - wdrażać rozwiązania do produkcji nawet codziennie, - pracować bezpośrednio z Product Ownerem nad wymaganiami, - rozwijać i utrzymywać systemy AI oparte na LLM, - wspierać środowisko produkcyjne. Technologie - Python - LLM / AI Agents / RAG - LangChain / LangGraph - REST API - SQL - Cloud (np. Azure OpenAI) - (opcjonalnie) React / Vue, Java, Rust Jak pracujemy? - małe zespoły (4–6 osób), - częste wdrożenia do produkcji, - pełna odpowiedzialność zespołu za kod i jego działanie, - silna kultura współpracy i dzielenia się wiedzą, - środowisko międzynarodowe i hybrydowy model pracy. Co oferujemy? - udział w nowoczesnym projekcie AI/LLM, - realny wpływ na architekturę i rozwiązania, - rozwój w kierunku nowych technologii, - praca w globalnym środowisku, - współpraca B2B/UOP - benefity: opieka medyczna LuxMed i Kafeteria MyBenefit Wymagania: - doświadczenie w Pythonie (backend), - praktyczna znajomość LLM i aplikacji AI, - doświadczenie z LangChain / workflow LLM, - znajomość SQL i REST API, - umiejętność projektowania i integracji systemów, - doświadczenie z wdrożeniami w chmurze, - podejście DevOps i ownership. Mile widziane - narzędzia obserwowalności LLM (LangFuse, LangSmith), - DuckDB / Parquet, - doświadczenie z routingiem modeli (LiteLLM), - znajomość środowisk Unix.