Senior Full Stack Engineer (Python / Angular / Generative AI)
⚲ Warszawa, Żoliborz
180–220 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- doświadczenie w rozwoju backendu w Pythonie i FastAPI, tworzeniu REST API oraz integracji
- znajomość Angulara i TypeScript
- doświadczenie z LLM / Generative AI oraz integracją AI z aplikacjami produkcyjnymi
- praktyczne, zaawansowane wykorzystanie Claude Code i GitHub Copilot w codziennym developmentie
- doświadczenie w procesach developerskich opartych na agentach AI z zachowaniem kontroli nad architekturą i jakością kodu
- znajomość prompt engineering, context engineering, structured outputs oraz tool/function calling
- praktyczna znajomość języka angielskiego min. B2/C1 (codzienna współpraca z klientami i współpracownikami anglojęzycznymi)
Mile widziane
- doświadczenie z serwerami MCP i narzędziami dla agentów AI, OCR, multimodalnym AI, Azure/Azure OpenAI, OAuth2/Azure AD
Opis stanowiska
Rola senior full stack w modelu AI-first: rozwijasz backend w Pythonie/FastAPI i frontend w Angularze, ale kluczowym elementem codziennej pracy jest delegowanie zadań agentom AI (Claude Code, GitHub Copilot) i integrowanie modeli LLM z aplikacjami produkcyjnymi. To oferta dla doświadczonego inżyniera, który realnie pracuje z agentami AI w procesie developmentu — nie tylko jako autouzupełnianie — i potrafi zachować kontrolę nad architekturą i jakością kodu. Wymagana jest codzienna komunikacja po angielsku z klientem i zespołem.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Praktyczne, zaawansowane wykorzystanie narzędzi AI do tworzenia oprogramowania, w szczególności Claude Code i GitHub Copilot
Wymóg biegłości w konkretnych narzędziach AI może wskazywać, że zespół mocno opiera proces developmentu na asystentach AI — warto dopytać o realny zakres ich użycia i oczekiwania.
🟡
Doświadczenie w procesach developerskich opartych na agentach AI, obejmujące delegowanie większych zadań przy zachowaniu kontroli nad architekturą i jakością kodu
Sugeruje, że część pracy ma być delegowana agentom AI — może to oznaczać nietypowy model pracy i konieczność weryfikacji jakości generowanego kodu.
🟡
Umiejętność efektywnego korzystania z najnowszych, zaawansowanych modeli AI podczas tworzenia kodu, debugowania, refaktoryzacji, testowania i analizy aplikacji
Silny nacisk na pracę z modelami AI w codziennym developmentie — warto upewnić się, czy to oczekiwanie realne, czy element marketingowy.