Senior Golang Backend Engineer (AI/LLM)

Jako Get IT Together specjalizujemy się w dostarczaniu wysoko wykwalifikowanych Ekspertów IT, w obszarach zarządzania projektami, architektury, analizy biznesowej i systemowej czy rozwoju oprogramowania.

Poszukujemy Senior Goland Backend Engineer (AI/LLM).

Co zyskasz pracując z nami:

• Formę współpracy w oparciu o kontrakt B2B

• Pracę zdalną

• Niezbędne narzędzia pracy

• Okazję do ciągłego rozwoju kompetencji

Jakie kompetencje są niezbędne:

• Bardzo dobra, produkcyjna znajomość języka Golang jako głównego języka backendowego

• Doświadczenie w pracy z chmurą i konteneryzacją: Docker, Kubernetes, infrastruktura jako kod (Terraform)

• Praktyczne doświadczenie w integrowaniu modeli AI/LLM z systemami backendowymi w środowisku produkcyjnym

• Zrozumienie fundamentów LLM: prompt engineering, zarządzanie oknem kontekstu, RAG, orkiestracja modeli

• Budowa backendów dla systemów agentowych – obsługa złożonych workflow oraz długotrwałych stanów konwersacyjnych

• Doświadczenie z MCP (Model Context Protocol) – tworzenie i zarządzanie serwerami MCP

• Znajomość komunikacji Agent-to-Agent (A2A) oraz projektowania systemów wieloagentowych

• Podejście SRE/production-grade do aplikacji AI: observability (latencja, koszty, tokeny), niezawodność, SLO

• Znajomość języka angielskiego.

Mile widziane:

• Doświadczenie w Java/Kotlin (środowiska poliglotyczne)

• Znajomość MongoDB lub innych baz NoSQL

• Praca z toolchainami LLM, function calling, pipeline’ami wyszukiwania i retrieval

• Projekty z obszaru voice-enabled AI (niskolatencyjny streaming)

• Testy systemowe/UI (np. Playwright)

• Podstawowa znajomość frontendów (React, TypeScript) ułatwiająca współpracę end-to-end.

Za co będziesz odpowiedzialny/a:

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie skalowalnych, niskolatencyjnych usług backendowych dla produktów AI

• Tworzenie backendu dla aplikacji głosowych oraz funkcjonalności opartych o LLM

• Zaawansowane stosowanie prompt engineeringu oraz zarządzanie kontekstem i spójnością odpowiedzi modeli

• Implementację wzorców integracji modeli (łączenie modeli z usługami, narzędziami i agentami)

• Definiowanie i utrzymywanie observability dla obciążeń AI (latencja, koszty, tokeny, niezawodność)

• Współpracę z zespołami ML/Data Science przy przenoszeniu prototypów do środowisk produkcyjnych o wysokiej dostępności

• Udział w code review, decyzjach architektonicznych oraz kształtowaniu strategii technicznej zespołu