Python Developer (LLM / AI Infrastructure)

BlockWise — kim jesteśmyW BlockWise budujemy produkty technologiczne w krótkich, intensywnych cyklach. Testujemy, wdrażamy, mierzymy efekt i szybko poprawiamy to, co nie działa.

Specjalizujemy się w rozwiązaniach AI, automatyzacji, narzędziach wewnętrznych oraz projektach z pogranicza AI infrastructure, LLM i agentów. Zaczęliśmy 5 lat temu, dziś jest nas ponad 50 osób i dalej rośniemy, zachowując szybkie decyzje, mało biurokracji i dużą odpowiedzialność po stronie developerów.

O tej roli

Szukamy osoby do małego, mocnego technicznie zespołu, który buduje infrastrukturę do zarządzania kontekstem dla modeli językowych - systemy, które decydują, co trafia do okna kontekstu LLM-a, w jakiej formie i dlaczego. To praca na styku przetwarzania tekstu, information retrieval i architektury agentów.

To nie jest rola 'podpinam API OpenAI do CRUD-a'. Pracujemy blisko fundamentów: tokeny, embeddingi, algorytmy rankingu, ewaluacja jakości na realnych benchmarkach. Efekty Twojej pracy będą mierzalne w twardych metrykach, nie w liczbie zamkniętych ticketów.

Twoje codzienne zadaniarozwój pipeline'ów przetwarzania tekstu i kontekstu: segmentacja, deduplikacja, scoring i selekcja treści pod okno kontekstu LLM, praca nad komponentami information retrieval: indeksowanie, ranking, embeddingi, ewaluacja jakości wyszukiwania, rozwój i testowanie komponentów agentowych: pętle tool-use, zarządzanie pamięcią i kontekstem, orkiestracja, budowanie i uruchamianie ewaluacji na benchmarkach, mierzymy wpływ każdej zmiany na jakość i koszt, szybkie prototypowanie i przekształcanie prototypów w utrzymywalne systemy produkcyjne, praca w krótkich iteracjach z bezpośrednim feedbackiem od doświadczonego lidera technicznego.

Wymagania - twardy rdzeńmocny Python: struktury danych, złożoność, profiling, czytelny i testowalny kod to weryfikujemy dokładnie, praktyczne doświadczenie z przetwarzaniem tekstu: tokenizacja, chunking, embeddingi, praca z dużymi wolumenami tekstu, algorytmiczne myślenie: umiesz zaprojektować i uzasadnić algorytm segmentacji, deduplikacji albo scoringu, a nie tylko użyć gotowej biblioteki, swobodna praca w środowisku Linux + git, znajomość i wykorzystanie tokenizerów,1-2 roku doświadczenia komercyjnego lub bardzo mocne projekty własne w obszarze LLM/NLP.

Przynajmniej jedno z poniższych (im więcej, tym lepiej)znajomość architektury agentów LLM: tool use, planowanie, zarządzanie kontekstem z własnej praktyki, nie z tutoriali, doświadczenie z deduplikacją na skalę (np. MinHash/SimHash) lub systemami rankingu, własny projekt RAG / agentowy, który realnie działał i był przez kogoś używany, kontrybucje open source w obszarze NLP/LLM tooling.podstawy information retrieval: BM25, wyszukiwanie wektorowe, metryki jakości (precision/recall, NDCG),Szukamy Ciebie, jeśliinteresuje Cię, jak LLM-y działają pod spodem, a nie tylko co zwraca API, lubisz problemy, gdzie odpowiedź trzeba zmierzyć, a nie zgadnąć, bierzesz odpowiedzialność za rezultat, a nie za wykonanie listy instrukcji, korzystasz z narzędzi AI realnie w pracy i nauce, nie 'z ciekawości',umiesz jasno powiedzieć, co działa, co nie działa i gdzie utknąłeś/aś.

To może nie być miejsce dla Ciebie, jeślipotrzebujesz dokładnie rozpisanych tasków na tygodnie do przodu, wolisz pracować wyłącznie na gotowych frameworkach bez rozumienia, co robią, oczekujesz korporacyjnej struktury i długich procesów akceptacji.

U nas dużo się dzieje, a najlepsze osoby szybko dostają odpowiedzialność. Dla właściwych ludzi to duża szansa. Dla szukających spokoju i pełnej przewidywalności - prawdopodobnie nie.

Co oferujemy9 000 – 12000 zł na umowie zlecenie/B2B (poziom zależny od wyniku rozmowy technicznej),pracę nad produktem AI infrastructure z mierzalnymi wynikami na publicznych benchmarkach, bezpośrednią współpracę z liderem technicznym - szybki wzrost kompetencji, zero pośredników, elastyczne godziny, biuro w Warszawie przy ul. Połczyńskiej 112A, parking, dostęp do płatnych narzędzi AI (Claude, Copilot, Codex, ChatGPT, Gemini i in.),pracę na nowoczesnej infrastrukturze, w tym klastrach B200/B300,budżet szkoleniowy i udział w konferencjach branżowych, firmowe hackatony.

Proces rekrutacyjny1. Pierwsza rozmowa telefoniczna

Porozmawiamy o ofercie, Twoim doświadczeniu, oczekiwaniach i tym, jak pracuje się w BlockWise.

Czas: 10 minut2. Rozmowa Finalna - techniczna online

Porozmawiamy o Pythonie, Linuxie, SQL, podstawach AI/ML, sposobie rozwiązywania problemów i Twoich dotychczasowych projektach. Będzie nas interesować nie tylko to, co znasz, ale też jak myślisz, debugujesz i dochodzisz do rozwiązania.

Czas: około 30 minut.

Cały proces rekrutacyjny zajmie maksymalnie 2 tygodnie.