AI Python Developer/ Lead

The engagement involves partnership with a US-based health-tech company on a production AI-powered mobile coaching platform built around a Python AI core called atlas-ai. The platform includes a FastAPI chat surface with intent routing and tool-using agents, a LangGraph-based multi-agent orchestration framework, Celery + Redis task queue, MongoDB and Postgres databases, and direct OpenAI integration.

• 7+ years of production experience with Python at senior+ level
• Deep LangGraph experience including state graphs, checkpoints, interrupts, multi-agent supervision, subgraphs
• Strong LangChain ecosystem knowledge (chains, tools, memory, output parsers, callbacks)
• Production FastAPI experience (streaming responses, dependency injection, middleware, async patterns)
• Experience with Celery + Redis broker including task ordering, retries, idempotency, priority queues, and dead-letter handling
• Concurrency in Python with asyncio, threading boundaries, and safe sync-async mixing
• Multi-datastore operations with MongoDB, Redis, and Postgres in a single service with transaction boundaries
• Experience with OpenAI API at scale managing rate limits, retries, fallback model routing, streaming, tool/function calling
• Agent design patterns knowledge including ReAct, plan-and-execute, supervisor patterns, tool-use loops, multi-turn state, and interrupt resumption
• Prompt engineering discipline including evaluation, A/B testing, version control of prompts, and regression detection
• Token cost optimization techniques like prompt caching, model tiering, context window trimming, and summary memory
• Production LLM observability including per-route token spend, prompt-level tracing, and drift monitoring
• Testing discipline with pytest, including pytest-asyncio, property-based testing, snapshot tests, and evaluation-based tests for agents
• Fluency with Pydantic v2 and type-hinted code

Nice to have:

• RAG production experience with vector stores like Pinecone, Qdrant, pgvector
• Production incident command experience for LLM-powered systems
• ML engineering background including model serving and feature engineering
• Experience with Anthropic / Claude API alongside OpenAI
• Data pipeline experience with Airflow, Dagster, Prefect
• Domain knowledge in fitness, health, or wearables
• Experience integrating with cross-team JSI / native bridges (Python core integration with mobile)

First 90 days:

• Audit atlas-ai including agent flows, LangGraph state machines, Celery topology, datastore usage, and OpenAI integration patterns
• Produce a written assessment of operational risk including failure modes, race conditions, retry semantics, idempotency, and checkpoint integrity
• Quantify token cost per agent flow and user session
• Identify highest-risk subsystems and propose stabilization plans
• Build or harden evaluation harness for agent flows with golden cases, regression suites, hallucination, and safety tests
• Lead knowledge-transfer sessions from the client's AI team

Ongoing:

• Set technical direction for the AI core
• Lead design for new agent flows and major changes
• Own production health of the AI surface with platform/SRE support
• Hire and mentor the AI squad engineers
• Represent AI core in cross-team architecture conversations

Informujemy, że administratorem danych jest apreel Sp. z o.o. z siedzibą w Warszawie, ul. Niegolewskiego 17 lok. 1 (dalej jako "administrator"). Masz prawo do żądania dostępu do swoich danych osobowych, ich sprostowania, usunięcia lub ograniczenia przetwarzania, prawo do wniesienia sprzeciwu wobec przetwarzania, a także prawo do przenoszenia danych oraz wniesienia skargi do organu nadzorczego. Dane osobowe przetwarzane będą w celu realizacji procesu rekrutacji. Podanie danych w zakresie wynikającym z ustawy z dnia 26 czerwca 1974 r. Kodeks pracy jest obowiązkowe. W pozostałym zakresie podanie danych jest dobrowolne. Odmowa podania danych obowiązkowych może skutkować brakiem możliwości przeprowadzenia procesu rekrutacji. Administrator przetwarza dane obowiązkowe na podstawie ciążącego na nim obowiązku prawnego, zaś w zakresie danych dodatkowych podstawą przetwarzania jest zgoda. Dane osobowe będą przetwarzane do czasu zakończenia postępowania rekrutacyjnego i przez okres możliwości dochodzenia ewentualnych roszczeń, a w przypadku wyrażenia zgody na udział w przyszłych postępowaniach rekrutacyjnych - do czasu wycofania tej zgody. Zgoda na przetwarzanie danych osobowych może zostać wycofana w dowolnym momencie. Odbiorcą danych jest serwis Just Join IT oraz inne podmioty, którym powierzyliśmy przetwarzanie danych w związku z rekrutacją.