Full Stack Python/React/AI Developer
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia w roli Developera
- min. 2 lata doświadczenia w Data Science / AI, w tym co najmniej 1 rok wdrożeń produkcyjnych
- bardzo dobra znajomość React/Next.js oraz Python/FastAPI
- bardzo dobra znajomość Azure Blob Storage, Document Intelligence, AI Foundry
- bardzo dobra znajomość LangGraph lub podobnych narzędzi orkiestracyjnych, prompt engineeringu i context engineeringu
- praktyczne doświadczenie w MLOps (Azure ML, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD)
- znajomość technik NLP/OCR i pracy z danymi niestrukturyzowanymi
- gotowość do pracy hybrydowej w Warszawie (3 dni w tygodniu z biura)
Opis stanowiska
Budowa aplikacji Underwriter OS dla branży ubezpieczeniowej — frontend w Next.js/React, backend w FastAPI/Python, z integracją agentów AI (LangGraph) i systemów ubezpieczeniowych (administracja polis, silniki taryfikacyjne, DMS, CRM). Będziesz też budować procesy ekstrakcji danych z dokumentów brokerskich i orkiestrować agentów AI przekształcających wytyczne underwritingowe na instrukcje dla AI. To oferta dla Full Stack Developera z doświadczeniem w Data Science/AI, który łączy kompetencje frontendowe, backendowe i MLOps. Uwaga: rola wymaga bardzo dobrej znajomości LangGraph i prompt engineeringu — może to oznaczać, że firma dopiero zaczyna przygodę z tymi technologiami i szuka osoby, która ją poprowadzi.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Minimum 2 lata doświadczenia w Data Science / AI z co najmniej 1 rokiem wdrożeń produkcyjnych.
Oczekuje się, że kandydat nie tylko zna teorię, ale faktycznie wdrażał modele AI w działające systemy.
🔴
Bardzo dobra znajomość LangGraph lub podobnych narzędzi orkiestracyjnych, prompt engineeringu i context engineeringu
Może oznaczać, że firma dopiero zaczyna przygodę z tymi technologiami i szuka kogoś, kto ją poprowadzi.
🟡
Budowa aplikacji Underwriter OS: frontend Next.js/React, backend FastAPI/Python.
Jest to kluczowy element projektu, wymagający solidnego doświadczenia w pełnym cyklu tworzenia aplikacji.
🟡
Integracja agentów z aplikacją (np. rozszerzenie orkiestratora LangChain/LangGraph koordynującego uruchomienia agentów).
Wymaga zrozumienia i implementacji złożonych przepływów pracy z wykorzystaniem agentów AI.
🔴
Budowa i orkiestracja agentów AI: transformacja wytycznych underwritingowych na instrukcje dla agentów AI.
Oznacza konieczność przekładania skomplikowanego, biznesowego języka na zrozumiałe dla AI komendy.