Senior Backend Engineer - Python

Stawka

170–200 zł/h | Rodzaj kontraktu: B2B - kontrakt do końca 2026 z opcją przedłużenia | Praca 100% remote

Do współpracy z Evojam poszukujemy Senior Backend Engineera (Python) na poziomie: Architect / Team Leader / Principal Engineer

Projekt realizowany jest dla klienta z Niemiec i dotyczy budowy platformy ewaluacyjnej — kluczowego systemu umożliwiającego testowanie agentów AI poprzez symulowane ustalonych scenariuszy i monitorowanie wyników działania.

Rola w projekcie

Senior Python Backend Engineer będzie współpracować z wewnętrznym zespołem developerskim oraz liderami technicznymi. Rola obejmuje pełną odpowiedzialność za budowanie i rozwój rozwiązań oraz wdrażanie ich do środowisk produkcyjnych. Mikroserwisy muszą charakteryzować się wysoką wydajnością, niskimi opóźnieniami (low-latency), być skalowalne i niezawodne.

Od kandydatów wymagamy połączenia głębokiej wiedzy z zakresu Pythona z umiejętnościami projektowania systemów, myślenie architektonicznego, samodzielności i proaktywności. Poszukujemy osoby o silnym poczuciu odpowiedzialności, wysokich kompetencjach komunikacyjnych oraz samodzielności w projektowaniu i rozwijaniu architektury systemów.

Rozwiązania te bezpośrednio wpływają na jakość doświadczenia klientów testujących i wdrażających agentów AI na dużą skalę.

Model współpracy

• kontrakt do końca 2026 roku z dużym prawdopodobieństwem przedłużenia
• praca zdalna (100% FTE)
• zespół projektowy, 4-5 osób zorganizowany w Polsce
• możliwość okazjonalnych wizyt w biurze w Berlinie

Spotkania zespołowe w biurze

Klient organizuje opcjonalne spotkania około dwa razy na kwartał. Staramy się elastycznie dopasować terminy do zespołu. Część zespołu pracuje z Wielkiej Brytanii i również dołącza do tych spotkań.

Obecność nie jest obowiązkowa, ale jest mile widziana ze względu na współpracę i integrację zespołu.

Wymagania

• Python i backend
• bardzo dobra znajomość nowoczesnego Pythona, conajmniej 3 lata doświadczenia z wersjami 3.10 i nowszymi (asyncio, współbieżność, programowanie asynchroniczne)
• doświadczenie w budowie usług backendowych działających w środowisku produkcyjnym, oczekiwane 7 lub więcej lat.
• Projektowanie u utrzymanie systemów
• projektowanie i implementacja REST API
• projektowanie skalowalnych systemów rozproszonych
• doświadczenie z architekturą zdarzeniową lub systemami opartymi o kolejki zadań
• projektowanie systemów odpornych na błędy i przeciążenia
• doświadczenie w utrzymaniu systemów produkcyjnych

• Przetwarzanie danych i trwałość danych
• doświadczenie produkcyjne z bazami danych (NoSQL, preferowane MongoDB)
• modelowanie danych, zarządzanie schemą, migracje
• optymalizacja zapytań i struktury bazy

• Współbieżność i przetwarzanie zadań
• architektura przetwarzania zadań w tle
• obsługa zadań długotrwałych i równoległych
• modele workerów i izolacji procesów

• Odpowiedzialność inżynierska i komunikacja
• odpowiedzialność end-to-end za dostarczane rozwiązania, od analizy i weryfikacji dostarczonych wymagań, zaprojektowanie architektury po wdrożenie produkcyjne
• umiejętność podejmowania decyzji technicznych, analizy i adresowania ryzyk
• dobra komunikacja w języku angielskim

Mile widziane

• Ekosystem Python
• FastAPI lub inne asynchroniczne frameworki webowe
• Pydantic i walidacja oparta o typy
• statyczna kontrola typów (mypy)
• Systemy rozproszone i zdarzeniowe
• Kafka lub podobne systemy strumieniowe
• systemy kolejkowania i dystrybucji obciążenia
• projektowanie systemów wielodostępnych (multi-tenant)
• Chmura i konteneryzacja
• Kubernetes i wdrożenia kontenerowe
• CI/CD i automatyzacja procesów wdrożeniowych
• Obserwowalność systemów
• systemy śledzenia rozproszonego (np. OpenTelemetry)
• Monitorowanie oparte na metrykach i SLO
• Wydajność i skalowanie
• systemy wysokiej przepustowości
• równoważenie obciążenia i shardowanie kolejek
• Integracje AI / LLM
• integracja z API modeli językowych
• projektowanie pipeline’ów oceny i scoringu
• zarządzanie limitami i kosztami zapytań do modeli

Środowisko i narzędzia pracy

Kandydat będzie pracował z następującym stosem technologicznym:

• Backend i infrastruktura
• FastAPI, Uvicorn, httpx
• MongoDB (Motor)
• Redis (kolejki zadań)
• Kafka / Azure Event Hubs
• Kong jako warstwa pośrednicząca dla integracji LLM

• Operacyjność i monitoring
• OpenTelemetry
• Datadog
• logowanie strukturalne i korelacja śladów

• Dostarczanie i infrastruktura
• Kubernetes i Helm
• Docker (obrazy wieloetapowe)
• GitHub Actions (CI/CD)
• ArgoCD (GitOps)

• Narzędzia Python
• UV (zarządzanie zależnościami)
• Ruff, mypy
• pytest, testcontainers

• Integracje AI
• OpenAI SDK i strukturalne odpowiedzi modeli
• architektura LLM Gateway
• kontrola zużycia tokenów i limitów zapytań