Senior Full Stack Engineer in Warsaw

Webellian to dobrze ugruntowana firma zajmująca się transformacją cyfrową i doradztwem IT, która dąży do wywarcia pozytywnego wpływu na naszych klientów. Staramy się wprowadzać znaczące zmiany w różnych sektorach, takich jak ubezpieczenia, bankowość, opieka zdrowotna, handel detaliczny i produkcja. Nasza pasja do nowoczesnych i przełomowych technologii oraz wspólne wartości i silne zasady motywują nas. Jesteśmy społecznością inżynierów i starszych doradców, którzy współpracują z naszymi klientami w różnych branżach, odgrywając głęboką i znaczącą rolę w przyspieszaniu i realizacji ich wizji i strategii.

Jako Senior Full Stack Engineer dla AI Experiences w Zespole Zaawansowanej Analizy, dołączysz do jednego z naszych zespołów inżynieryjnych, aby budować powierzchnie produktów związane z AI: usługi FastAPI, które orkiestrują i konsumują AI, oraz interfejsy React (TypeScript) i React Native, które ożywiają podróże związane z AI dla klientów i obsługi spraw. Pracujesz w pełnym stosie, od warstwy integracji AI po renderowane doświadczenie, z wyraźną osobistą odpowiedzialnością za podróże, które dostarczasz. Ta rola koncentruje się na AI, a nie na samym AI. Nasi specjaliści AI (inżynierowie AI, AI konwersacyjne, NLU) odpowiadają za rozwój modeli, zachowanie agentów, projektowanie promptów i NLU oraz ocenę. Ty odpowiadasz za inżynierię, która przekształca te usługi AI w niezawodne, dobrze zintegrowane podróże produktowe: konsumując API agentów i modeli, orkiestrując je w przepływy pracy oraz bezpiecznie i czytelnie prezentując ich wyniki w UI.

Kluczowe obowiązki:

• Budowanie podróży związanych z AI od początku do końca dla domeny swojego zespołu: asynchroniczne usługi FastAPI i komponenty BFF, które orkiestrują wywołania AI w backendzie oraz interfejsy webowe React (TypeScript) i mobilne React Native, które prezentują wyniki AI w frontendzie.
• Integracja usług AI i agentów platformy w przepływy robocze domeny: konsumowanie API agentów i modeli, orkiestracja wieloetapowych i wielokrotnych wywołań AI, obsługa strukturalnych wyników i progów pewności oraz projektowanie ścieżek awaryjnych i ludzkich w pętli.
• Bezpieczne i czytelne prezentowanie wyników AI w UI: strukturalne podsumowania, doświadczenia towarzyszące rozmowom, integracje przepływów głosowych, odpowiedzi strumieniowe oraz jasne zarządzanie niepewnymi lub niskopewnymi wynikami.
• Posiadanie umowy API jako granicy między warstwą integracji AI, backendem i frontendem: utrzymywanie jej wersjonowanej, napędzanej przez konsumentów i stabilnej w kolejnych wydaniach.
• Współpraca przy decyzjach architektonicznych dotyczących usług i komponentów obok starszego lidera technicznego zespołu: wzorce orkiestracji, zarządzanie stanem dla przepływów konwersacyjnych, pobieranie danych i granice integracji z systemami ubezpieczeń.
• Partnerstwo z zespołami specjalistów AI w zakresie umowy dotyczącej usług AI: udzielanie jasnych informacji zwrotnych na temat kształtu API, opóźnienia, struktury wyników i trybów awarii, bez posiadania modeli, promptów ani oceny samodzielnie.
• Przyjęcie wspólnych frameworków Python platformy, modeli Pydantic, wzorców asynchronicznych oraz wspólnego systemu projektowania; wniesienie powracających wzorców integracji AI i renderowania AI z powrotem do platformy.
• Stosowanie i poprawa standardów wydajności i dostępności w całych podróżach AI: obsługa strumieniowa i opóźnienia w backendzie; dzielenie kodu, wydajność renderowania i zgodność z WCAG 2.1 AA dla interfejsów napędzanych AI w frontendzie.
• Instrumentowanie podróży AI dla obserwowalności w centralnym stosie (Prometheus, Grafana, Application Insights, OpenTelemetry): strukturalne logowanie, metryki, rozproszone śledzenie wieloetapowych wywołań AI oraz śledzenie błędów.
• Praca w ramach centralnych pipeline'ów CI/CD, wykresów Helm i modelu wdrażania opartego na ArgoCD; konfigurowanie zachowań serwisów świadomych Kubernetes (proby, łagodne zamykanie, żądania zasobów, HPA).
• Mentorowanie inżynierów średniego poziomu poprzez przegląd kodu, parowanie i dyskusje projektowe; uczestnictwo w odpowiedzi na incydenty dotyczące podróży AI w swojej domenie oraz w poprawkach po incydentach.

Wymagana wiedza i umiejętności:

• 5+ lat doświadczenia zawodowego w rozwoju pełnego stosu z odpowiedzialnością za produkcję zarówno usług backendowych, jak i aplikacji frontendowych na dużą skalę.
• Genuine full-stack depth: umiejętność projektowania, wkładu i przeglądania kodu produkcyjnego zarówno w backendzie Python, jak i frontendzie React, nie silny po jednej stronie i nominalny po drugiej.
• Nowoczesna biegłość w backendzie Python: Python 3.12+, FastAPI (lub równoważny framework ASGI), asynchroniczne I/O na skali produkcyjnej, modele Pydantic i projektowanie API w stylu Pythonic.
• Głębokość React (TypeScript): projektowanie komponentów, hooki, zarządzanie stanem (Context, Redux, Zustand lub równoważne) oraz TypeScript w dużych bazach kodu.
• Doświadczenie w konsumowaniu usług AI lub modelu z kodu aplikacji: wywoływanie agentów, LLM lub API ML, obsługa strukturalnych (JSON) wyników, odpowiedzi strumieniowe, czasów oczekiwania, ponownych prób i łagodnego degradacji, gdy wywołanie nie powiedzie się lub zwróci niską pewność.
• Architektura mikroserwisów i API: projektowanie granic usług, projektowanie i wersjonowanie REST API, zgodność wsteczna oraz odpowiedzialności warstwy BFF.
• Współpraca przy umowach między usługami AI, backendem i frontendem: testowanie umów napędzane przez konsumentów (Pact lub równoważne) i wersjonowanie, które utrzymuje klientów stabilnymi w kolejnych wydaniach.
• Projektowanie usług świadomych Kubernetes: proby gotowości i żywotności, łagodne zamykanie, żądania i limity zasobów oraz poziomowanie podów w poziomie. Nie musisz obsługiwać klastra.
• Znajomość CI/CD i GitOps: pipeline'y GitHub Actions, konteneryzacja (wielostopniowe budowy Docker) oraz wdrażanie GitOps z ArgoCD lub równoważnym.
• Testowanie w całym stosie: pytest dla usług backendowych, Jest i React Testing Library dla frontendów, plus testy integracyjne i umowne.
• Dostępność: zgodność z WCAG 2.1 AA, semantyczny HTML, wzorce ARIA i testowanie z użyciem czytników ekranu, stosowane w interfejsach napędzanych AI.
• Udokumentowane doświadczenie w mentorowaniu inżynierów średniego poziomu i wniesieniu wkładu w kierunek techniczny w zespole.

Sposoby pracy:

• Komfort w zwinnych, iteracyjnych środowiskach dostarczania z wyraźną osobistą odpowiedzialnością za podróże AI i wyniki w całym stosie.
• Współpraca z domyślnie: dzielenie się pracą w toku, poszukiwanie wczesnej informacji zwrotnej i bliska współpraca z zespołami specjalistów AI oraz projektantami UX w podejmowaniu decyzji, które obejmują granice usług AI i produktu.
• Szacunek dla granic zespołu: budowanie inżynierii produktu wokół AI i pozostawienie własności modeli, promptów, NLU i oceny zespołom specjalistycznym, jednocześnie dając im ostre, praktyczne informacje zwrotne na temat umowy serwisowej.
• Uwaga na rzemiosło: dbałość o to, jak prezentowane są wyniki AI, jak obsługiwana jest niepewność i jak podróż degraduje się w sposób łagodny, a nie tylko o kompletność funkcjonalną.
• Proaktywny uczeń: śledzenie ekosystemów Python, React i zastosowanej AI; komfortowe przyjmowanie narzędzi deweloperskich wspomaganych AI (np. GitHub Copilot, Claude Code) w celu poprawy wydajności.
• Jasna komunikacja pisemna i werbalna wśród interesariuszy technicznych i nietechnicznych, w tym projektantów UX i specjalistów AI.

Miłe do posiadania:

• Doświadczenie w budowaniu wzorców UX napędzanych AI w produkcji: interfejsy towarzyszące rozmowom, interfejsy głosowe, autouzupełnianie zasilane LLM oraz strukturalne renderowanie wyników AI.
• Znajomość frameworków orkiestracji agentów lub LLM jako konsument (LangChain, LlamaIndex lub wewnętrzne frameworki agentów), bez potrzeby projektowania modeli lub agentów samodzielnie.
• Głębokość React Native: wspólne dostarczanie webowe i mobilne, wzorce nawigacji oraz specyficzne dla platformy rozważania.
• Systemy oparte na zdarzeniach: Kafka lub równoważny broker wiadomości na skali produkcyjnej, w tym wzorce grup konsumenckich i ewolucja schematu.
• Doświadczenie z relacyjnymi bazami danych: PostgreSQL, asynchroniczne sterowniki (asyncpg, SQLAlchemy 2.x async), projektowanie schematów i migracje (Alembic).
• Wkład w Storybook i systemy projektowe na dużą skalę.
• Znajomość branży ubezpieczeniowej lub finansowej (roszczenia, polisy, płatności).
• Doświadczenie w regulowanych branżach (ubezpieczenia, finanse, opieka zdrowotna), gdzie audytowalność, rezydencja danych i kontrola dostępu są standardowymi wymaganiami.

Co oferujemy:

• Benefity takie jak prywatna opieka medyczna, ubezpieczenie grupowe, karta Multisport.
• Dostępne są lekcje języka angielskiego.
• Praca hybrydowa (przynajmniej 1 dzień/2-3 miesiące na miejscu) w Warszawie (Mokotów).
• Możliwość pracy z doskonałymi profesjonalistami.
• Wysokie standardy pracy i skupienie na jakości kodu.
• Nowe technologie w użyciu.
• Ciągłe uczenie się i rozwój.
• Międzynarodowy zespół.
• Pinball, PlayStation i wiele więcej (na miejscu).

Dołącz do rosnącego zespołu oddanych profesjonalistów! Uwielbiamy przekazywać wiedzę, aby rozwijać doskonałość, mówić to, co myślimy, nie grając w politykę, i po prostu cieszyć się wspólnym czasem.

Jeśli podzielasz nasze pasje - chcemy Cię poznać!