Szukamy osoby, która zaprojektuje i poprowadzi budowę nowoczesnej platformy SaaS opartej o komponenty AI — od architektury danych, przez systemy agentowe, po doświadczenie użytkownika. Oczekujemy kogoś, kto nie tylko projektuje systemy wykorzystujące AI, ale sam aktywnie wykorzystuje AI w codziennej pracy inżynierskiej, drastycznie przyspieszając tempo dostarczania rozwiązań.
responsibilities :
Projektowanie architektury platformy SaaS z komponentami AI — od decyzji technologicznych po wzorce integracji
Projektowanie i nadzór nad implementacją systemów wieloagentowych jako kluczowego elementu platformy
Współtworzenie roadmapy produktu i priorytetyzacja z perspektywy technicznej (feasibility, effort, impact)
Tworzenie proof-of-concept i prototypów — szybka walidacja hipotez z wykorzystaniem AI-assisted development
Definiowanie standardów jakości: dla kodu, danych, outputów AI i doświadczenia użytkownika
Przygotowanie i utrzymanie dokumentacji architektonicznej i technicznej (C4, ADR, diagramy przepływów)
Współpraca z zespołem developerskim, Product Ownerem i stakeholderami biznesowymi
Szerzenie kultury AI w organizacji — wprowadzanie narzędzi AI do workflows zespołów developerskich (we współpracy z Head of IT)
Praca iteracyjna w środowisku zwinnym, z naciskiem na szybkie dostarczanie wartości
requirements-expected :
Doświadczenie i architektura (5–8 lat)
Projektowanie i budowa platform SaaS lub systemów produktowych od koncepcji po produkcję
Architektura systemów rozproszonych: mikroserwisy, modular monolith, event-driven architecture
Podejście API-first, konteneryzacja (Docker, Kubernetes), orkiestracja w chmurze
Doświadczenie z co najmniej jedną chmurą publiczną (GCP preferowany / AWS / Azure) — projektowanie skalowalnych, koszt-efektywnych środowisk
Multi-tenancy w SaaS: izolacja danych, konfigurowalność, zarządzanie uprawnieniami
CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), GitOps
AI & systemy agentowe (kluczowe)
Praktyczne doświadczenie w budowie produktów wykorzystujących LLM — integracje z API modeli (OpenAI, Anthropic, Google), prompt engineering, fine-tuning
Projektowanie systemów RAG (Retrieval-Augmented Generation) — dobór strategii
Architektura systemów wieloagentowych — dekompozycja zadań, routing, tool use, zarządzanie pamięcią i kontekstem agentów, orkiestracja (np. LangGraph, CrewAI lub własne rozwiązania)
Projektowanie guardrails i mechanizmów kontroli jakości AI: minimalizacja halucynacji, walidacja outputów, human-in-the-loop, evaluacja (automated evals, LLM-as-judge)
Bezpieczeństwo AI: ochrona przed prompt injection, filtrowanie PII, data leakage prevention
Monitoring i observability systemów AI: tracing (LangSmith/Langfuse), cost tracking, A/B testing promptów
Dane
Systemy oparte o dane: pipeline’y ETL/ELT, data lakehouse, streaming
Bazy relacyjne i nierelacyjne — projektowanie schematów, optymalizacja zapytań, skalowanie
Mile widziane: bazy grafowe (Neo4j, Neptune) i ich zastosowanie w rekomendacjach i systemach
AI
AI-assisted development (wyróżnik)
Aktywne wykorzystanie narzędzi AI w codziennej pracy inżynierskiej (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot lub podobne)
Umiejętność efektywnego promptowania narzędzi AI do generowania kodu, dokumentacji, testów i prototypów
Doświadczenie w budowaniu rozwiązań z wykorzystaniem AI-assisted workflows, drastycznie skracających czas od koncepcji do działającego prototypu
Wymagania dotyczące podejścia i kompetencji miękkich
Umiejętność podejmowania i dokumentowania decyzji architektonicznych z analizą trade-offów: koszty, wydajność, złożoność implementacji, time-to-market
Zdolność do prezentowania rozwiązań technicznych interesariuszom biznesowym w zrozumiały sposób
Proaktywne podejście — zdolność do samodzielnego identyfikowania problemów i proponowania rozwiązań
Gotowość do dzielenia się wiedzą: prowadzenie szkoleń, tech talks, mentoring zespołu
Nastawienie na ciągłe uczenie się — śledzenie zmieniającego się krajobrazu modeli AI, narzędzi i najlepszych praktyk
offered :
Możliwość realnego wpływu na architekturę i kierunek rozwoju platformy
Pracę nad nowoczesnym produktem z wykorzystaniem technologii AI
Dużą niezależność i swobodę w doborze narzędzi oraz rozwiązań technicznych
Współpracę w doświadczonym, nastawionym na rozwój zespole
Hybrydowy tryb pracy i elastyczna form zatrudnienia
Bogaty pakiet benefitów pracowniczych ( kafeteria, możliwość skorzystania z pakietów medycznych i sportowych, dostęp do platformy Mindgram)
Przyjazną kulturę pracy opartą na zaufaniu, otwartej komunikacji i partnerskim podejściu
