Java Fullstack Developer

Charakterystyka oferty:

• Stanowisko: Java Fullstack Developer
• Miejsce pracy: hybrydowo, raz w tygodniu z biura klienta w Warszawie lub w Poznaniu
• Start: 01.06.2026
• Forma współpracy: B2B z ITFS, współpraca długofalowa
• Stawka: 120-140 netto + VAT/h 
• Godziny pracy: standardowe (8:00-16:00)
• Klient: branża bankowa
• Proces rekrutacyjny: rozmowa telefoniczna z ITFS (ok. 20 min.) → rozmowa techniczna z Tech Leaderem Klienta → podjęcie decyzji

Oferujemy:

• Przejrzyste warunki współpracy
• Współpraca długofalowa
• Możliwość pracy przy rozwojowym projekcie
• Opcjonalnie możliwość skorzystania z benefitów (dofinansowanie do pakietu medycznego Enel-med i Multisport oraz podstawowy pakiet księgowy - darmowy do trzech faktur miesięcznie)

Zadania:

• Projektowanie i rozwój aplikacji webowych w technologii Java (backend) oraz
• z wykorzystaniem frameworku frontendowego - React
• Tworzenie i integracja API (REST), obsługa baz danych oraz zapewnienie wydajności
• i bezpieczeństwa aplikacji
• Współpraca z zespołem (testerzy, DevOps, UX) przy wdrażaniu, testowaniu
• i utrzymaniu systemów

Wymagania:

• Znajomość frontend’u: React
• Doświadczenie w budowie aplikacji webowych z elementami konwersacyjnymi (chat): streaming odpowiedzi, historia rozmów, feedback użytkownika, prezentacja źródeł/uzasadnień
• Doświadczenie w budowie backendu: Java –projektowanie i rozwój usług API
• Podstawy pracy z BigQuery/SQL
• Umiejętność projektowania ergonomicznego UI dla danych: tabele, wykresy, drilldown, eksport wyników
• Praktyka w pracy zespołowej: Git, code review, standardy jakości, dokumentacja, testy (unit/integration/e2e)
• Doświadczenie w środowisku produkcyjnym: CI/CD, monitoring/logowanie, reagowanie na incydenty
• Gotowość do współpracy z AI Engineer i zespołami data (kontrakty API, formaty danych, walidacje, ograniczenia kosztowe)

Mile widziane:

• Znajomość rozwiązań klasy semantic/metrics layer - semantic layer, caching, pre-aggregations, governance metryk
• Znajomość narzędzia „conversational analytics” / wzorce produktowe dla „chat with data”: citations, „pokaż SQL”, tryby explore vs answer, scoring zaufani
• Znajomość biblioteki UI i data-viz
• Znajomość GCP: Cloud Run, Pub/Sub
• Podstawy konteneryzacji i wdrożeń: Docker/Kubernetes
• Doświadczenie w środowisku regulowanym (bankowość):audyt, zgodność, klasyfikacja danych, procesy bezpieczeństwa