Dołącz do zespołu AI Software Development w Locon!
W roli kluczowe jest dostarczanie działających rozwiązań szybciej i skuteczniej dzięki AI — nie manualne pisanie dużych ilości kodu, lecz świadome wykorzystanie modeli, agentów i narzędzi AI na każdym etapie procesu:od analizy wymagań, przez architekturę i projektowanie, po testy, optymalizację i wdrożenie.
To rola dla osoby, która praktykuje AI-driven / agentic coding — buduje rozwiązania we współpracy z inteligentnymi agentami, automatyzuje proces wytwórczy i konsekwentnie zwiększa produktywność zespołu poprzez mądre wykorzystanie sztucznej inteligencji.
Rozwijamy systemy backendowe przetwarzające dane w czasie rzeczywistym — setki tysięcy zdarzeń dziennie, integracje IoT, moduły alertowe, geofencing oraz API o dużej skali operacyjnej.
Kluczowe jest projektowanie rozwiązań skalowalnych i niezawodnych oraz wykorzystywanie AI na każdym etapie procesu — od analizy wymagań po testy i wdrożenie. Liczy się nie znajomość konkretnego frameworka, lecz zdolność szybkiej adaptacji, efektywnego wykorzystania AI (agentic coding) i dostarczania realnej wartości biznesowej.
responsibilities :
? Kluczowe cele na dobry początek:
- Rozumienie i definiowanie wymagań – aktywny udział w discovery, zadawanie właściwych pytań, przekształcanie potrzeb biznesowych w precyzyjne specyfikacje.
- Specyfikacja i projektowanie – tworzenie dokumentacji technicznej, propozycji architektury i planów implementacji – z pomocą AI, ale z pełną odpowiedzialnością za decyzje.
- Delivery bez ręcznego kodowania – generowanie, weryfikacja i integracja kodu przy użyciu narzędzi AI (Copilot, Cursor, Claude, Gemini i in.). Twoja rola tokierowanie, recenzowanie i decydowanie – nie ręczne pisanie linii po linii.
- Testy end-to-end i integracyjne – projektowanie strategii testów, definiowanie przypadków brzegowych, weryfikacja jakości z pomocą AI.
- CI/CD i operacje – konfiguracja i utrzymanie pipelineów, monitoring, automatyzacja deploymentu.
Sprawdź jakie wyzwania na Ciebie czekają:
✔Udział w planowaniu i refinemencie – tłumaczysz wymagania biznesowe na plany techniczne zrozumiałe dla AI i dla ludzi.
✔Szybkie prototypowanie i weryfikacja – budujesz MVP w ciągu kilku dni oraz iterujesz na podstawie feedbacku.
✔Praca z systemami event-driven i real-time – rozumiesz asynchroniczność, kolejki strumienie danych i potrafisz je zaprojektować.
✔Integracje z zewnętrznymi systemami – ERP, CRM, platformy e-commerce, IoT: rozumiesz wzorce integracyjne niezależnie od języka czy frameworka.
✔Recenzowanie kodu generowanego przez AI – rozumiesz, co AI produkuje, wyłapujesz błędy logiczne, problemy bezpieczeństwa i wydajnościowe.
✔Zarządzanie długiem technicznym i modernizacja – identyfikujesz obszary do poprawy i wdrażasz zmiany inkrementalnie.
requirements-expected :
Min. 4–5 lat komercyjnego doświadczenia w inżynierii oprogramowania (backend lubsystemy rozproszone).
Masz doświadczenie z LLM API, agentami AI lub automatyzacją workflow.
Biegłe posługiwanie się co najmniej jednym językiem backendowym (Java, Python, Go, TypeScript lub innym).
Znajomość baz danych (relacyjnych i NoSQL), kolejek wiadomości i wzorców integracyjnych.
Doświadczenie z CI/CD, Dockerem i podstawami zarządzania infrastrukturą.
offered :
? AI-First engineering environment – modele, agenci i automatyzacja są integralną częścią procesu developmentu (design → code → test → deploy). AI to warstwa produkcyjna, nie eksperymentalna.
? Agentic coding w praktyce – praca z multi-agent workflows, automatyzacją generowania i refaktoryzacji kodu, testów oraz dokumentacji. Rozwój w obszarze nowoczesnych praktyk AI-driven software engineering.
⚙ Autonomia technologiczna – możliwość doboru narzędzi, modeli i pipeline’ów AI dopasowanych do problemu. Decyzje technologiczne oparte na efektywności i jakości, nie sztywnym stacku.
? Realny wpływ na architekturę systemów – projektowanie rozwiązań event-driven i real-time oraz współtworzenie standardów skalowalności, wydajności i bezpieczeństwa.
? Środowisko cross-functional – współpraca z obszarem produktu, data/AI i infrastrukturą przy projektowaniu rozwiązań end-to-end.
? Dedykowany budżet rozwojowy – szkolenia, certyfikacje i konferencje technologiczne (AI, architektura systemów rozproszonych, cloud, security).
