Backend Developer with GenAI

In4ge jest firmą rekrutacyjną łączącą utalentowanych pracowników z odpowiednimi firmami. Projekt realizowany jest w ramach inicjatywy DAIS (DataAISpace), koncentrując się na wdrożeniu architektury agentowych i multimodalnych systemów bazujących na Generative AI oraz suwerenności danych (Data Spaces).

• Minimum 2 lat doświadczenia w podobnej roli.
• Znajomość ekosystemu modeli Claude oraz protokołu MCP (Model Context Protocol).
• Praktyczne doświadczenie z frameworkami: LangGraph, LangChain, Haystack, LiteLLM, self-hosted vLLM, OpenWebUI.
• Znajomość zagadnień związanych z embeddingami, m.in. BGE-M3.
• Biegłość w programowaniu w języku Python (FastAPI, projektowanie REST API).
• Doświadczenie z relacyjnymi i wektorowymi bazami danych: PostgreSQL, pgvector, Qdrant.
• Znajomość baz grafowych i technologii semantycznych: Neo4j, Apache Jena / SHACL.
• Doświadczenie z narzędziami do entity resolution oraz ekosystemami wymiany danych: Splink, Eclipse EDC, Eclipse Tractus-X, Franky-X.
• Praktyczna znajomość rozwiązań z obszaru suwerenności danych, polityk bezpieczeństwa i audytu: ODRL, Open Policy Agent / OPA, Keycloak, immudb.
• Umiejętność pracy z konteneryzacją i orkiestracją: Docker, Kubernetes.
• Doświadczenie w konfiguracji i utrzymaniu potoków CI/CD (np. GitHub Actions, GitLab CI).
• Doświadczenie z infrastrukturą hybrydową oraz środowiskami o restrykcyjnych politykach dostępu.
• Znajomość podstaw lub doświadczenie w budowie frontendu w oparciu o React, TypeScript, Next.js (lub inne frameworki SPA).

• Projektowanie, rozwój i wdrażanie rozwiązań z obszaru Generative AI.
• Implementacja aplikacji opartych na GenAI, integrujących technologie LLM, NLP, generowania obrazów oraz multimodalnego AI.
• Praca z platformami chmurowymi i narzędziami obliczeń rozproszonych przy budowie skalowalnych rozwiązań AI.
• Projektowanie i rozwój funkcjonalności end-to-end – zarówno w warstwie frontendowej, jak i backendowej.
• Budowa i utrzymanie usług backendowych w oparciu o Python (FastAPI) oraz REST API.
• Rozwój skalowalnych modeli danych i usług.
• Implementacja bezpiecznych mechanizmów uwierzytelniania i autoryzacji.
• Integracja narzędzi do walidacji bezpieczeństwa i pakietów.
• Rozwój i utrzymanie aplikacji agentowych (agentic applications).