Tester automatyczny senior.

2 marca 2026

Warszawa, Łódź, Cała Polska

Kontrakt B2BUmowa o pracę

Praca hybrydowa

Oczekiwane umiejętności

Python Node.js Hugging Face OpenAI API prompt engineering bazy wektorowe LangChain Docker Kubernetes Jenkins GitLab mikroserwisy REST API GraphQL bezpieczeństwo skalowanie Agile/Scrum komunikacja praca zespołowa

Opis projektu

Poszukujemy doświadczonego specjalisty, który dołączy do naszego zespołu rozwijającego zaawansowane rozwiązania AI i automatyzacji procesów. Projekt obejmuje tworzenie i integrację systemów opartych na dużych modelach językowych (LLM), agentach, bazach wektorowych oraz narzędziach wspierających prompt engineering. Celem jest budowa wysokodostępnych, skalowalnych i bezpiecznych rozwiązań wspierających procesy biznesowe, automatyzację obsługi klienta, analizy danych i tworzenie inteligentnych agentów. Projekt realizowany jest w modelu zdalnym, z możliwością spotkań w Warszawie lub okolicach, z elastycznym harmonogramem i dużym naciskiem na innowacyjność i praktyczne zastosowania technologii AI.

Zakres obowiązków

Projektowanie i implementacja zaawansowanych narzędzi opartych na AI, w tym LLM, agentów i systemów prompt engineering.
Tworzenie i rozwijanie rozwiązań opartych na bazach wektorowych, bazach danych i agentach automatyzujących procesy biznesowe.
Integracja modeli językowych i narzędzi AI z istniejącymi systemami oraz tworzenie API do ich obsługi.
Budowa i utrzymanie środowisk DevOps, w tym kontenerów Docker, klastrów Kubernetes, automatyzacja CI/CD.
Tworzenie i optymalizacja promptów dla modeli LLM, rozwijanie narzędzi wspierających prompt engineering.
Projektowanie i implementacja agentów działających w środowiskach wielosystemowych, zapewniających synchronizację i orkiestrację działań.
Analiza wymagań biznesowych i technicznych, tworzenie dokumentacji technicznej i testów automatycznych

Wymagane kompetencje

Doświadczenie w programowaniu w Python, Node.js oraz znajomość narzędzi i bibliotek AI (np. Hugging Face, OpenAI API).
Praktyczna wiedza z zakresu prompt engineering, tworzenia i optymalizacji promptów dla LLM.
Znajomość baz wektorowych i ich integracji.
Umiejętność tworzenia agentów automatyzujących (np. z użyciem frameworków RAG, LangChain).
Doświadczenie w pracy z narzędziami DevOps: Docker, Kubernetes, Jenkins, GitLab CI/CD.
Znajomość architektury mikroserwisów, API, REST, GraphQL.
Podstawowa wiedza z zakresu bezpieczeństwa i skalowania rozwiązań AI.
Umiejętność pracy w metodologii Agile/Scrum, dobra komunikacja i zdolność do pracy zespołowej.