Staff AI/ML Engineer

🏢 Summary: Oferta dotyczy tworzenia i utrzymania produkcyjnych systemów AI/ML opartych na Pythonie i LLM, w tym aplikacji głosowych, rozpoznawania mowy, analityki czasu rzeczywistego oraz integracji z systemami biznesowymi. Rola obejmuje projektowanie agentów, RAG, narzędzi tool calling oraz bezpiecznej, skalowalnej infrastruktury LLMOps. 🗂️ Requirements: Minimum 4 lata doświadczenia w Backendzie lub ML, Minimum rok tworzenia i utrzymywania produkcyjnych rozwiązań LLM z realnym ruchem użytkowników, Wdrożenie i utrzymanie komercyjnego systemu z tool calling poza demo/PoC, Biegła znajomość Pythona: asynchroniczność, typowanie, testy, Doświadczenie z frameworkami agentowymi i SDK dostawców LLM, Umiejętność budowy własnej pętli agentowej bez frameworków, Praktyczna implementacja serwerów i klientów MCP oraz narzędzi dla modeli AI, Doświadczenie z bazami wektorowymi, PostgreSQL i wyszukiwaniem hybrydowym, Znajomość ewaluacji, tracingu, LLM-as-a-judge i złotych zestawów testowych, Doświadczenie w prompt engineeringu, structured outputs i wymuszaniu schematów danych, Znajomość Docker, CI/CD, chmury, kolejek, zadań długobieżnych oraz komunikacji streamingowej, Znajomość MLOps/LLMOps, strategii rollout/rollback i feature flagów, Praktyczna znajomość compliance, RODO, AI Act i logów audytowych, Umiejętność debugowania niedeterministycznych systemów oraz diagnozowania problemów promptów, narzędzi, danych i architektury, Umiejętność współpracy z Analitykami i Product Ownerami, Skrupulatne dokumentowanie decyzji projektowych 📃 Skills: Python, LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen, PydanticAI, Anthropic, OpenAI, MCP, pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone, PostgreSQL, LangSmith, Langfuse, Braintrust, OpenTelemetry, Docker, CICD, AWS, Azure, GCP, Bedrock, VertexAI, SSE, WebSocket, MLOps, LLMOps, RODO 🏢 Description: Projekty realizowane z wykorzystaniem Pythona oraz technologii AI/ML, obejmujące m.in . budowę aplikacji głosowych, systemów rozpoznawania mowy, analizę danych w czasie rzeczywistym oraz integrację rozwiązań uczenia maszynowego z istniejącymi systemami biznesowymi. Wymagania Minimum 4-letnie doświadczenie w inżynierii oprogramowania (Backend lub ML), w tym co najmniej rok w budowaniu i produkcyjnym utrzymywaniu rozwiązań opartych na LLM z realnym ruchem użytkowników. Udokumentowane wdrożenie co najmniej jednego komercyjnego systemu z funkcją tool calling (działającego produkcyjnie poza fazą demo/PoC) wraz z odpowiedzialnością za jego utrzymanie i obsługę incydentów. Biegła znajomość języka Python (programowanie asynchroniczne, typowanie, pisanie testów) oraz mile widziana znajomość TypeScript / Node.js na potrzeby warstwy aplikacyjnej. Praktyczne doświadczenie w pracy z frameworkami agentowymi: LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen, Pydantic AI oraz oficjalnymi SDK dostawców (Anthropic, OpenAI). Umiejętność zbudowania autorskiej pętli agentowej od zera (bez użycia zewnętrznych frameworków). Znajomość standardu MCP (Model Context Protocol) — praktyczna implementacja serwerów oraz klientów, a także projektowanie narzędzi dedykowanych pod konsumpcję przez modele AI. Doświadczenie w pracy z bazami wektorowymi (pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone) oraz klasycznymi bazami relacyjnymi (PostgreSQL), z uwzględnieniem technik wyszukiwania hybrydowego (hybrid search). Znajomość narzędzi do ewaluacji i tracingu: LangSmith, Langfuse, Braintrust, OpenTelemetry oraz praktyczne stosowanie metodologii LLM-as-a-judge i budowy złotych zestawów testowych. Doświadczenie w inżynierii promptów na poziomie systemowym, pracy ze structured outputs i wymuszaniem schematów danych. Dobra znajomość infrastruktury i narzędzi deweloperskich: Docker, CI/CD, chmura (AWS / Azure / GCP), platformy zarządcze (Amazon Bedrock / Google Vertex AI), obsługa kolejek, zadań długobieżnych oraz komunikacji streamingowej (SSE / WebSocket). Znajomość fundamentów MLOps / LLMOps: wersjonowanie promptów i konfiguracji, wdrażanie strategii rollout/rollback oraz praca z feature flagami. Znajomość wymogów prawnych i zgodności (Compliance) w praktyce: wdrażanie logów audytowych dla działań agenta, stosowanie retencji i minimalizacji danych (RODO) oraz przekładanie zapisów AI Act na wymagania architektury technicznej. Umiejętność debugowania systemów niedeterministycznych — cierpliwość i dociekliwość w analizie trajektorii modelu oraz sprawnym izolowaniu źródeł błędów. Ekspercka diagnoza problemów — szybkie i precyzyjne odróżnianie usterek promptu od błędów w narzędziach, danych czy samej architekturze. Umiejętność współpracy z Analitykami i Product Ownerami — przekładanie złożonych ograniczeń technicznych na realne konsekwencje produktowe i biznesowe. Nawyk skrupulatnego dokumentowania decyzji projektowych, w tym czytelnego uzasadniania odrzuconych wariantów architektonicznych. Zadania Implementacja agentów i orkiestracji: pętla działania, planowanie, warunki zakończenia, obsługa przerwań i wznowień Projektowanie i implementacja narzędzi (tool/function calling): kontrakty, walidacja argumentów, idempotencja, komunikaty błędów zwracane modelowi w formie, z której potrafi się naprawić Zarządzanie kontekstem: budowanie promptów systemowych, kompresja i pamięć długoterminowa, kontrola rozmiaru okna, cache'owanie kontekstu Integracje z systemami klienta: API, MCP, kolejki, bazy, uwierzytelnianie i propagacja uprawnień użytkownika do działań agenta Warstwa RAG: pipeline'y ingestii, chunking, embeddingi, retrieval i re-ranking, oceny trafności wyszukiwania Niezawodność: timeouty, limity iteracji, circuit breakery, budżety tokenów i kosztów per zadanie, degradacja do prostszej ścieżki Bezpieczeństwo: obrona przed prompt injection, sandboxing wykonywania kodu, zasada najmniejszych uprawnień dla narzędzi, sanityzacja danych wejściowych z niezaufanych źródeł, unikanie wycieku danych przez narzędzia Observability i evale w CI: tracing trajektorii, logowanie wywołań narzędzi, regresje jakości jako blokada merge'a Optymalizacja: dobór modelu do zadania, routing, batching, streaming, redukcja latencji i kosztu bez utraty jakości Utrzymanie po wdrożeniu: reagowanie na zmiany wersji modeli, aktualizacje promptów i narzędzi, analiza incydentów

🏢 Summary: Lead an international multidisciplinary engineering team delivering and modernizing recruitment technology, including business-critical document-parsing systems and AI-driven solutions. The hybrid role combines people management, delivery ownership, and technical leadership across global product and engineering stakeholders. 🗂️ Requirements: 2+ years leading software engineers as an Engineering Manager, Software Development Manager, Technical Lead, or similar, Experience leading agile product engineering teams, Experience managing delivery, capacity, risks, and technical priorities, Experience mentoring engineers, managing performance, and supporting career growth, Previous hands-on software engineering experience, Strong knowledge of software architecture, APIs, CI/CD, cloud environments, and modern development practices, Understanding of machine learning and LLM-based product applications, Ability to assess architecture, technical debt, quality, scalability, and engineering trade-offs, Experience working in distributed international organizations, Practical experience using AI tools in engineering or management workflows, Fluent English 📃 Skills: Python, Perl, APIs, CI/CD, AWS, MachineLearning, DeepLearning, LLMs, GitHubCopilot, Claude, Gemini, ChatGPT 🏢 Description: We are hiring on behalf of our client, a global leader in HR technology, delivering an end-to-end SaaS platform that supports the entire recruitment lifecycle. Trusted by thousands of organizations worldwide, their solutions combine cloud technology, automation, and cutting-edge AI to help businesses hire smarter, work more efficiently, and deliver better talent experiences. We are looking for a Lead/Manager to lead an international team of Software Engineers, AI Engineers, and Data Analysts. This is primarily a people leadership and delivery role with a strong technical component . You will coach the team, drive predictable execution, partner with Product and Engineering leaders across Europe and North America, and help modernize a technology stack that combines legacy systems with AI-driven solutions. Key takeaways: Stack: Python, Machine Learning, Deep Learning, LLMs, APIs, CI/CD, AWS, leadership experience Salary: 23 000 PLN - 28 500 PLN gross on the Contract of Employment Working model: hybrid - 3x weekly from the office Location: Krakow Recruitment process: A call with Motife recruiter (30 min) Criteria Cognitive Aptitude Test (30 min) Hiring Manager Interview (30 min) Technical Interview (90 min) Responsibilities: Team Leadership Lead and support a multidisciplinary engineering team of up to 11 Software Engineers, AI Engineers, and Data Analysts. Coach team members through regular 1:1s, structured feedback, performance reviews, and individual development plans. Build a high-trust environment based on transparency, ownership, constructive feedback, and continuous development. Delivery & Engineering Excellence Own sprint execution, workload planning, delivery predictability, and proactive risk management. Partner with engineers and architects to maintain software quality, address technical debt, and improve engineering processes. Ensure the team balances new development with the stability and maintainability of business-critical parsing systems. Product & Global Collaboration Partner with Product Managers and Product Owners to refine priorities, assess technical complexity, and translate business needs into achievable engineering plans. Coordinate with engineering leaders and stakeholders across Europe and North America. Ensure engineering initiatives contribute directly to customer value and wider business objectives. AI & Technology Modernization Guide the evolution of document-processing technologies combining Perl, Python, machine learning, deep learning, and LLM-based approaches. Drive practical adoption of AI tools across engineering, testing, development, and team workflows. Identify opportunities to modernize legacy solutions without compromising reliability or operational performance. Requirements: Leadership Experience 2+ years of experience as an Engineering Manager, Software Development Manager, Technical Lead, or similar role with direct responsibility for software engineers. Proven experience leading agile product engineering teams and managing delivery, capacity, risks, and technical priorities. Strong track record of mentoring engineers, managing performance, and supporting career progression. Technical Expertise Previous hands-on software engineering experience and the technical depth required to effectively manage experienced engineers. Strong understanding of software architecture, APIs, CI/CD, cloud environments, and modern software development practices. Good understanding of machine learning and LLM-based technologies and how they can be applied within software products. Ability to discuss architecture, technical debt, software quality, scalability, and engineering trade-offs with senior technical stakeholders. Collaboration & Mindset Experience working in distributed, international organizations, ideally across European and North American time zones. Strong ownership mindset with the ability to communicate risks clearly and make pragmatic decisions. Practical experience using AI tools such as GitHub Copilot, Claude, Gemini, or ChatGPT within engineering or management workflows. Fluent English and strong written and verbal communication skills. What we offer: Medical care Life insurance Multisport Apply now If you combine strong people leadership with solid engineering judgment and an interest in practical AI adoption, we’d like to hear from you! Apply via our careers page and please submit your CV in English.

🏢 Summary: B2B role for a senior full-stack engineer building scalable client business applications with React, Next.js, TypeScript, Node.js, and PostgreSQL. The role combines architecture, frontend and backend delivery, automated quality practices, and daily AI-assisted engineering with Claude/Codex. It offers 140–180 PLN/h net + VAT and work across multiple client projects. 🗂️ Requirements: 5+ years of commercial web-application development experience, JavaScript, TypeScript, React, Next.js and Node.js experience, Reusable AI workflows, prompts, skills or agentic solutions experience, MCP, tool-integration or multi-agent workflow knowledge, Software architecture and scalable system-design knowledge, Ability to translate business requirements into scalable technical solutions, Ability to review and validate AI-generated code, Independent work, priority management and context switching, Advanced English communication skills 📃 Skills: JavaScript, TypeScript, React, Next.js, Node.js, PostgreSQL, Playwright, Claude, Codex, MCP 🏢 Description: We’re a software house with a team of 25 professionals distributed across three countries. We focus on long-term projects and believe great software comes from ownership, strong collaboration with clients, and developers who care about the quality and business impact of their work. At the.good.code; successful software starts with understanding the business problem first. We work closely with our clients, use AI as an engineering tool rather than a shortcut, and improve the way software is designed and delivered. We focus on long-term collaboration and are looking for people who are curious, open-minded, and motivated to grow together with the business and the products we build. Interested to hear about the projects? You'll join a team building modern business applications powered by AI-assisted engineering. Your work will combine product thinking, software architecture, and collaboration with clients. Rather than focusing only on writing code, you'll use AI tools to design solutions, prepare specifications, review generated code, and help deliver scalable, production-ready software. You'll work across multiple client projects simultaneously, so being comfortable with context switching and managing priorities is an important part of this role. Tech stack: TypeScript, JavaScript, React, Next.js, Node.js, PostgreSQL, Playwright, AI: Claude, Codex, MCP, agentic workflows & reusable AI skills Salary: 140-180 PLN/h net + VAT / B2B Curious about your responsibilities? You will be: working in clients' teams as the equal team member building and developing frontend and backend features using React, Next.js, TypeScript, and Node.js designing application architecture, reusable modules and integration patterns translating business requirements into clear technical specifications for AI coding agents using AI coding agents (Claude/Codex) as part of your daily engineering workflow reviewing, validating, and improving AI-generated code building and improving AI-assisted engineering workflows, including reusable skills, prompts and testing practices contributing to software quality through automated testing, code reviews, and AI-assisted validation taking ownership of technical solutions within your area of responsibility contributing to open source libraries sharing knowledge and helping grow AI engineering practices within the the.good.code; community Ready to apply? First, check if you have: 5+ years of commercial experience building web applications experience with JavaScript, TypeScript, React, Next.js, and backend development using Node.js experience building reusable AI workflows, prompts, skills, or agentic solutions understanding of concepts such as MCP (Model Context Protocol), tool integrations, or multi-agent workflows the ability to translate business requirements into scalable technical solutions understanding of software architecture and scalable system design ability to review and validate AI-generated code rather than relying on it blindly product mindset - you understand the business context behind the features you build and actively look for better solutions ability to work independently, manage priorities, and switch context when needed critical thinking, ownership, and proactive attitude advanced English communication skills (you'll use English every day within the team and directly with international clients) We appreciate, if you have: experience building AI-powered developer tools or internal engineering platforms familiarity with Playwright or other automated testing frameworks contributions to open-source projects or active participation in technical communities willingness to travel occasionally for client workshops We value engineers who : take ownership of their work and deliver what they commit to work independently and manage their time without micromanagement care about quality instead of rushing delivery think about value and impact, not only implementation communicate clearly and work well in a remote environment raise issues early and treat feedback as part of growth enjoy collaboration and maintain a positive team attitude Keen to hear about our recruitment process? Here you go: The application form - fill it out. We really read it! 60-minute HR interview to learn about your experience and motivation 90-minute tech interview with our developers to check your practical skills 45-minute final interview with one of our Founders References check Welcome on board!