Senior / Lead AI Backend Engineer (Pragmatic GenAI & Production Systems)

Warunki zaangażowania:

Obszar: Consulting IT

Start: ASAP (akceptujemy kandydatury z max 3msc okresem wypowiedzenia)

Zaangażowanie: B2B (outsourcing z 1dea), full-time, długofalowo

Proces rekrutacyjny (100% zdalnie):

• Krótka rozmowa telefoniczna informacyjno-zapoznawcza z rekruterem 1dea (~10 min)
• Weryfikacja techniczno-projektowa z Klientem (~1 - 1,5 h)
• (Jeśli OK) Rozmowa zapoznawcza z przedstawicielem projektu u Klienta końcowego (~ 30 min)
• Decyzja o podjęciu współpracy

Obowiązki w tej roli:

• Projektowanie architektur GenAI/LLM: Budowanie zaawansowanych systemów wieloagentowych (Agentic Workflows), platform RAG (GraphRAG) oraz aplikacji opartych na LLM.
• Twardy Backend & Data: Projektowanie mikroserwisów, optymalizacja baz danych (w tym baz wektorowych, PostgreSQL/pgvector, Neo4j) oraz integracja potoków danych (ETL/Airflow/Kafka).
• Security & Telemetria AI: Dbanie o bezpieczeństwo systemów LLM, zarządzanie ryzykiem, konteneryzacja modeli oraz wdrażanie systemów monitorowania ich wydajności.
• Liderowanie i Mentorat: Współpraca z biznesem (od wymagań do MVP), kierowanie zespołami technicznymi i szerzenie najlepszych praktyk inżynieryjnych w obszarze AI.

Oferujemy

Masz za sobą 8, 10, a może 20 lat doświadczenia w software engineeringu (Python, Go, Scala, C++). Mogłeś być CTO, założycielem tech-startupu lub Principalem w korporacji. Najważniejsze jest to, że łączysz akademicki lub inżynieryjny rygor z pragmatyzmem biznesowym. Wiesz, jak przenieść modele AI ze stanu „działa u mnie na Jupyter Notebooku” do stabilnego, bezpiecznego i skalowalnego środowiska produkcyjnego obsługującego miliony użytkowników.

Prosimy o aplikacje CV w języku angielskim.

Czego oczekujemy ?

• Core: Bardzo mocny Python oraz świetna znajomość min. jednego dodatkowego języka (Go, Scala, Java, C++ lub Rust).
• AI / GenAI Layer: Praktyczne doświadczenie z LangChain, LangGraph, RAG, Autogen, HuggingFace lub narzędziami Computer Vision (OpenCV, Detectron2).
• Data & Cloud: Znajomość architektur chmurowych (AWS / GCP / Azure), systemów kolejkowych (Kafka, RabbitMQ) oraz narzędzi orkiestracji (Docker, Kubernetes, Airflow).
• Mindset: Podejście „Product Ownera” – potrafisz challenge'ować architekturę, dbać o czysty kod (TDD/BDD) i rozumiesz, że technologia ma zarabiać na biznes.
• Komunikacja: Język angielski na poziomie min. B2/C1 (swobodna współpraca z klientami z USA / Europy Zachodniej).