Python Software Engineer in Warsaw

Poszukujemy inżyniera oprogramowania Python, który dołączy do naszego zespołu inżynieryjnego i będzie pracować na styku rozwoju oprogramowania, uczenia maszynowego i systemów wbudowanych. Głównym celem tej roli jest integracja modeli uczenia maszynowego i sieci neuronowych opracowanych przez naszych inżynierów ML do produktów produkcyjnych, a także rozwijanie agentów AI, usług backendowych, interfejsów API oraz warstw integracyjnych dla systemów wewnętrznych i zewnętrznych. Większość naszych produktów działa na urządzeniach opartych na systemie Linux, dlatego rola ta wymaga praktycznego podejścia inżynieryjnego z uwagą na wydajność, niezawodność, ograniczenia zasobów i wdrożenie.

To przede wszystkim rola inżyniera oprogramowania, a nie badacza modeli czy specjalisty ds. danych.

Lokalizacja: To jest pełnoetatowa, hybrydowa rola z siedzibą w Warszawie, Polska. Możliwość pomocy w relokacji.

Obowiązki:

• Integracja modeli ML i sieci neuronowych opracowanych przez inżynierów ML do aplikacji produkcyjnych.
• Budowanie i utrzymywanie potoków inferencyjnych i usług opartych na Pythonie.
• Rozwój komponentów oprogramowania, które łączą modele ML z istniejącą funkcjonalnością produktu.
• Rozwój agentów AI i przepływów pracy opartych na agentach, w tym wywoływanie narzędzi, usługi zewnętrzne i interfejsy API.
• Projektowanie i implementacja interfejsów API REST / interfejsów integracyjnych dla produktów i usług zewnętrznych.
• Rozwój oprogramowania dla środowisk Linux wbudowanych.
• Optymalizacja kodu inferencyjnego i aplikacyjnego dla urządzeń z ograniczonym CPU, pamięcią, przechowywaniem lub innymi ograniczeniami sprzętowymi.
• Integracja aplikacji Python z usługami systemowymi, interfejsami sprzętowymi, bazami danych, brokerami wiadomości i zewnętrznymi interfejsami API.
• Współpraca z inżynierami ML w celu określenia kontraktów wejścia/wyjścia modeli i interfejsów inferencyjnych produkcji.
• Pakowanie i wdrażanie aplikacji oraz komponentów ML.
• Implementacja logowania, monitorowania, obsługi błędów i diagnostyki.
• Pisanie testów jednostkowych i integracyjnych.
• Rozwiązywanie problemów w różnych warstwach aplikacji, inferencji ML, systemu operacyjnego, sieci i wdrożenia.
• Udział w dyskusjach dotyczących architektury i projektowania technicznego.
• Utrzymywanie dokumentacji technicznej dla zaimplementowanych komponentów i integracji.

Wymagane umiejętności:

• Silna znajomość Pythona i praktyczne doświadczenie w rozwijaniu oprogramowania produkcyjnego.
• Dobre zrozumienie zasad inżynierii oprogramowania i architektury aplikacji.
• Doświadczenie w budowaniu interfejsów API REST i usług backendowych, najlepiej przy użyciu frameworków takich jak FastAPI, Flask lub podobnych.
• Doświadczenie w pracy z systemem Linux.
• Zrozumienie procesów, sieci, systemów plików, uprawnień, usług i narzędzi wiersza poleceń Linux.
• Doświadczenie w integracji bibliotek, SDK, interfejsów API lub usług zewnętrznych.
• Dobre zrozumienie programowania asynchronicznego, wielowątkowości lub koncepcji wieloprocesowości.
• Doświadczenie z Gitem i standardowymi przepływami pracy w rozwoju oprogramowania.
• Umiejętność debugowania złożonych problemów integracyjnych.
• Zrozumienie automatycznego testowania i praktyk jakości kodu.

Umiejętności integracji ML / AI:

• Głębokie doświadczenie w badaniach ML nie jest wymagane, ale kandydat powinien czuć się komfortowo pracując z modelami ML jako komponentami oprogramowania.
• Oczekiwana wiedza obejmuje: podstawowe zrozumienie uczenia maszynowego i sieci neuronowych.
• Zrozumienie typowego cyklu życia inferencji ML: wejście → wstępne przetwarzanie → inferencja modelu → postprocessing → logika aplikacji.
• Doświadczenie lub znajomość jednego lub więcej frameworków/runtimów ML, takich jak: PyTorch, TensorFlow, ONNX / ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO, TFLite.
• Umiejętność pracy z modelami, tensorami, wejściami/wyjściami modeli, potokami wstępnego przetwarzania i interfejsami API inferencyjnymi.
• Umiejętność współpracy z inżynierami ML w celu przeniesienia modeli z eksperymentów do środowisk produkcyjnych.

Agenci AI:

• Doświadczenie z agentami AI lub aplikacjami opartymi na LLM jest bardzo pożądane.
• Relewantne doświadczenie może obejmować: budowanie aplikacji zasilanych LLM, architektury wywoływania narzędzi/agenta, integrację z zewnętrznymi interfejsami API i usługami, wywoływanie funkcji i strukturalne wyjścia, systemy RAG, protokoły integracji narzędzi MCP lub podobnych, ramy orkiestracji agentów takie jak LangGraph, LangChain lub podobne, praca z komercyjnymi lub otwartoźródłowymi interfejsami API LLM.

Doświadczenie w Embedded / Linux:

• Ponieważ wiele naszych produktów to urządzenia z systemem Linux wbudowanym, doświadczenie w następujących obszarach byłoby dużą zaletą: rozwój Linuxa wbudowanego, platformy oparte na ARM, środowiska kompilacji krzyżowej, praca z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi i pamięciowymi, usługi Linux i systemd, komunikacja urządzeń i interfejsy sprzętowe, Docker na Linuxie lub urządzeniach wbudowanych/edge, AI na krawędzi / inferencja ML na urządzeniu, profilowanie wydajności i optymalizacja.
• Głębokie doświadczenie w C/C++ nie jest obowiązkowe, ale znajomość środowisk rozwoju wbudowanego jest korzystna.

DevOps — Podstawowa wiedza oczekiwana:

• Nie oczekujemy, że kandydat będzie dedykowanym inżynierem DevOps, ale podstawowe praktyczne doświadczenie DevOps jest pożądane. Przykłady obejmują: Docker i konteneryzacja, CI/CD, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins lub podobne narzędzia, wdrażanie aplikacji Linux, zarządzanie środowiskiem i konfiguracją, podstawowe umiejętności sieciowe i rozwiązywania problemów, logowanie aplikacji i monitorowanie, podstawowe zrozumienie Kubernetes jest plusem.

Co będzie dodatkowym atutem:

• Doświadczenie z MATLAB lub zrozumienie jego składni.
• Znajomość C/C++ i doświadczenie w integracji Pythona z bibliotekami natywnymi.
• Doświadczenie z AI na krawędzi lub systemami AI wbudowanymi.
• Doświadczenie w optymalizacji inferencji sieci neuronowych.
• Doświadczenie z NVIDIA Jetson, ARM, NPU, GPU lub podobnymi akceleratorami sprzętowymi.
• Doświadczenie z gRPC, WebSockets lub architekturami opartymi na zdarzeniach.
• Doświadczenie z MQTT, Kafka, RabbitMQ lub podobnymi technologiami przesyłania wiadomości.
• Doświadczenie z PostgreSQL, SQLite, Redis lub innymi bazami danych.
• Doświadczenie z MLflow lub innymi narzędziami MLOps.
• Doświadczenie z mikroserwisami.
• Doświadczenie w rozwijaniu SDK lub interfejsów API dla integracji zewnętrznych.

Czego szukamy:

Poszukujemy inżyniera, który czuje się komfortowo pracując między różnymi dziedzinami technicznymi: rozwój Pythona → modele ML → Linux → urządzenia wbudowane → interfejsy API → agenci AI → wdrożenie produkcyjne. Nie musisz być ekspertem w każdej dziedzinie. Idealny kandydat to silny programista Pythona, który potrafi wziąć model ML, prototyp lub zdolność AI i przekształcić go w niezawodny, łatwy w utrzymaniu komponent oprogramowania gotowy do produkcji.

O Sky Spy: Sky Spy to szybko rozwijający się startup dual-use, rozwijający rozwiązania inteligencji RF nowej generacji dla kontestowanych środowisk. Jesteśmy wspierani przez wiodące europejskie fundusze VC, weteranów walki i technologów. Naszą misją jest dostarczanie informacji, które ratują życie i wspierają sojusznicze siły na całym świecie.