tekkminds
tekkminds
11 – 50 Pracownicy
DoradztwoLogistykaMarketing
tekkminds to firma konsultingowa z branży technologicznej, specjalizująca się w tworzeniu rozwiązań chmurowych, sztucznej inteligencji i modernizacji IT. Firma świadczy usługi doradcze i inżynieryjne w zakresie AWS i Microsoft Azure, prowadzi szkolenia, integruje rozwiązania AI oraz tworzy niestandardowe modele dla środowisk chmurowych i lokalnych, dostarcza oprogramowanie full-stack, rozwiązania DevOps i CI/CD, a także rozwiązania IoT. Firma współpracuje z klientami korporacyjnymi w ramach długoterminowych partnerstw B2B, łącząc indywidualnie dopasowane rozwiązania inżynieryjne z naciskiem na skalowalne i bezpieczne systemy oraz wydajniejsze procesy biznesowe.

Starszy inżynier backendu chmurowego — AI (pełny etat, praca hybrydowa w Niemczech)

Twórz chmurowe backendy w Javie i Kotlinie oraz integracje AI dla klientów korporacyjnych. Rozwijaj API, systemy RAG i agentowe oraz chmurowe komponenty uczenia maszynowego.

Opis

  • Twórz aplikacje chmurowe w Javie, Kotlinie i Spring Boot
  • Twórz REST API dla platform korporacyjnych
  • Konteneryzuj usługi i zarządzaj nimi za pomocą Dockera oraz Kubernetes lub OpenShift
  • Twórz, rozwijaj i utrzymuj potoki CI/CD
  • Modernizuj i migruj istniejące systemy backendowe
  • Twórz systemy generowania wspomaganego wyszukiwaniem z użyciem LangChain lub LangChain4J
  • Twórz serwery MCP łączące istniejące API z dużymi modelami językowymi
  • Projektuj systemy agentowe i komunikację między agentami
  • Integruj wektorowe bazy danych i technologie embeddingów
  • Wdrażaj i monitoruj chmurowe komponenty AI z wykorzystaniem praktyk MLOps
  • Doradzaj klientom korporacyjnym w zakresie inicjatyw integracji AI
  • Podejmuj decyzje architektoniczne w obszarze backendu i AI
  • Rozwijaj wewnętrzne standardy inżynieryjne i najlepsze praktyki

Wymagania

  • Co najmniej pięć lat doświadczenia w tworzeniu backendu w Javie lub Kotlinie
  • Bardzo dobra znajomość Spring Boot lub Jakarta EE
  • Praktyczne doświadczenie z Kubernetes oraz praktyczna znajomość co najmniej jednej platformy chmurowej, takiej jak AWS, Azure lub GCP
  • Praktyczne doświadczenie z Dockerem i narzędziami CI/CD, takimi jak GitLab, Jenkins lub GitHub Actions
  • Praktyczne doświadczenie z dużymi modelami językowymi zdobyte w ramach projektu osobistego, proof of concept lub wdrożenia produkcyjnego
  • Znajomość koncepcji generowania wspomaganego wyszukiwaniem lub umiejętność szybkiego ich opanowania
  • Niemiecki na poziomie biznesowym
  • Biegła znajomość języka angielskiego
  • Znajomość Pythona na potrzeby komponentów uczenia maszynowego lub AI będzie dodatkowym atutem
  • Doświadczenie z LangChain, LlamaIndex lub LangChain4J będzie dodatkowym atutem
  • Znajomość wektorowych baz danych, takich jak Pinecone, Weaviate, Qdrant lub ChromaDB, będzie dodatkowym atutem
  • Doświadczenie z Model Context Protocol lub frameworkami agentowymi będzie dodatkowym atutem
  • Doświadczenie w inżynierii promptów lub dostrajaniu modeli będzie dodatkowym atutem
  • Doświadczenie z GitOps oraz ArgoCD lub Flux będzie dodatkowym atutem
  • Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne podczas bezpośredniej pracy z klientami
  • Umiejętność myślenia architektonicznego
  • Gotowość do szybkiego poznawania dynamicznie rozwijających się technologii AI
  • Pragmatyczne podejście do pracy

Benefity

  • Firma finansuje certyfikaty AWS, Azure, GCP i Kubernetes
  • Znaczny budżet rozwoju zawodowego wspiera udział w kursach i konferencjach dotyczących AI
  • Dostęp do wiodących społeczności i meetupów poświęconych AI oraz możliwość wystąpień
  • Praca z nowoczesnymi frameworkami AI, w tym Spring AI, Embabel, LangChain4J, ADK, Strands, AutoGen i podobnymi narzędziami
  • Praca nad ambitnymi projektami korporacyjnymi dla uznanych klientów
  • Możliwość wyboru preferowanych narzędzi i sprzętu, w tym laptopa i telefonu
  • Dostęp do laboratorium innowacji na potrzeby prac proof of concept
  • Nowoczesne biuro z dogodnym dostępem do transportu publicznego
  • Zwinne zespoły z krótkimi ścieżkami decyzyjnymi
  • Autonomia w prowadzeniu własnych inicjatyw technicznych
  • Regularne wewnętrzne prezentacje dotyczące rozwoju AI
  • Dedykowany czas pracy na blogi i artykuły techniczne
  • Ścisła współpraca z zespołem, który dzieli się wiedzą