Python Developer (AI/RAG) kontrakt B2B, mid
traker24.eu logistyka Łukasz Orzechowski
⚲ Warszawa
30 000–40 000 zł netto (+ VAT) / mies.
Wymagania
- Python
- PostgreSQL
- Git
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Python 3.10+, FastAPI (lub podobny framework)
PostgreSQL - projektowanie schematu, zapytania, podstawy migracji
Podstawowa znajomość koncepcji wyszukiwania semantycznego (embeddingi, vector DB) — doświadczenie z Qdrant / FAISS / pgvector mile widziane, wystarczy też chęć szybkiej nauki
Umiejętność pisania skryptów do pobierania/przetwarzania danych (API, scraping)
Git — commit dyscyplina, czytelna historia zmian
Praca ze specyfikacją i samodzielna realizacja zadań — bieżący kontakt z klientem końcowym prowadzi osoba po naszej stronie, nie deweloper
Mile widziane:
Redis + Celery (zadania cykliczne)
Modele embeddingowe dla języka polskiego
Doświadczenie z wdrożeniami on-premise (bez chmury publicznej)
O projekcie:
Budujemy dla klienta z branży dystrybucji technicznej system AI wspierający pracę z dużym katalogiem produktów (baza kilkadziesiąt tysięcy pozycji, setki kategorii). Potrzebujemy Twojej pomocy w części dotyczącej przeszukiwalnej bazy wiedzy produktowej ze wzbogaconymi opisami, która zasili kolejne moduły systemu
Zakres obowiązków:
Budujemy dla klienta z branży dystrybucji technicznej system AI wspierający pracę z dużym katalogiem produktów (baza kilkadziesiąt tysięcy pozycji, setki kategorii).
Przedmiot Twojego zadania: przeszukiwalna baza wiedzy produktowej ze wzbogaconymi opisami, która zasili kolejne moduły systemu.
Zakres prac:
- Normalizacja danych katalogowych — ujednolicenie formatów, jednostek i atrybutów napływających z wielu różnych producentów, przed dalszym wzbogacaniem i indeksacją
- Wzbogacanie danych katalogowych o dodatkowe informacje z dostępnych źródeł (opisy zastosowań, powiązania między produktami)
- Wyszukiwarka hybrydowa: dopasowanie dokładne (np. po numerze katalogowym) + wyszukiwanie znaczeniowe (semantyczne) + filtry
- Prosty mechanizm cyklicznego sprawdzania zmian w źródłach danych i raportowania różnic (odświeżanie bazy)
- Ocena trafności/pewności zwracanych wyników wyszukiwania
- Interfejs/API do weryfikacji wyników (nie docelowy produkcyjny frontend)
Oferujemy:
Czas trwania projektu: **4–12 tygodni**
Wynagrodzenie za wykonanie: **30 000 - 40 000 PLN netto**
Płatność po odbiorze
Model: B2B, kontrakt bezpośredni
Możliwość regularnej współpracy lub zatrudnienia po pierwszym projekcie
Python 3.10+, FastAPI (lub podobny framework)
PostgreSQL - projektowanie schematu, zapytania, podstawy migracji
Podstawowa znajomość koncepcji wyszukiwania semantycznego (embeddingi, vector DB) — doświadczenie z Qdrant / FAISS / pgvector mile widziane, wystarczy też chęć szybkiej nauki
Umiejętność pisania skryptów do pobierania/przetwarzania danych (API, scraping)
Git — commit dyscyplina, czytelna historia zmian
Praca ze specyfikacją i samodzielna realizacja zadań — bieżący kontakt z klientem końcowym prowadzi osoba po naszej stronie, nie deweloper
Mile widziane:
Redis + Celery (zadania cykliczne)
Modele embeddingowe dla języka polskiego
Doświadczenie z wdrożeniami on-premise (bez chmury publicznej)
O projekcie:
Budujemy dla klienta z branży dystrybucji technicznej system AI wspierający pracę z dużym katalogiem produktów (baza kilkadziesiąt tysięcy pozycji, setki kategorii). Potrzebujemy Twojej pomocy w części dotyczącej przeszukiwalnej bazy wiedzy produktowej ze wzbogaconymi opisami, która zasili kolejne moduły systemu
Zakres obowiązków:
Budujemy dla klienta z branży dystrybucji technicznej system AI wspierający pracę z dużym katalogiem produktów (baza kilkadziesiąt tysięcy pozycji, setki kategorii).
Przedmiot Twojego zadania: przeszukiwalna baza wiedzy produktowej ze wzbogaconymi opisami, która zasili kolejne moduły systemu.
Zakres prac:
- Normalizacja danych katalogowych — ujednolicenie formatów, jednostek i atrybutów napływających z wielu różnych producentów, przed dalszym wzbogacaniem i indeksacją
- Wzbogacanie danych katalogowych o dodatkowe informacje z dostępnych źródeł (opisy zastosowań, powiązania między produktami)
- Wyszukiwarka hybrydowa: dopasowanie dokładne (np. po numerze katalogowym) + wyszukiwanie znaczeniowe (semantyczne) + filtry
- Prosty mechanizm cyklicznego sprawdzania zmian w źródłach danych i raportowania różnic (odświeżanie bazy)
- Ocena trafności/pewności zwracanych wyników wyszukiwania
- Interfejs/API do weryfikacji wyników (nie docelowy produkcyjny frontend)
Oferujemy:
Czas trwania projektu: **4–12 tygodni**
Wynagrodzenie za wykonanie: **30 000 - 40 000 PLN netto**
Płatność po odbiorze
Model: B2B, kontrakt bezpośredni
Możliwość regularnej współpracy lub zatrudnienia po pierwszym projekcie
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
chęć szybkiej nauki
Oczekuje się, że szybko przyswoisz nowe technologie i narzędzia bez dodatkowego wsparcia szkoleniowego.
🔴
samodzielna realizacja zadań
Będziesz musiał samodzielnie rozwiązywać problemy i podejmować decyzje bez częstego nadzoru.
🟡
bieżący kontakt z klientem końcowym prowadzi osoba po naszej stronie, nie deweloper
Choć nie będziesz bezpośrednio rozmawiał z klientem, będziesz miał ograniczony wpływ na kształt wymagań i priorytetyzację zadań.
🔴
Normalizacja danych katalogowych — ujednolicenie formatów, jednostek i atrybutów napływających z wielu różnych produ
Duża część pracy może polegać na żmudnym czyszczeniu i przekształcaniu danych, a nie na tworzeniu innowacyjnych rozwiązań AI.
🟡
bez chmury publicznej
Wdrożenia mogą wymagać dodatkowego wysiłku w konfiguracji i utrzymaniu infrastruktury on-premise.