Python Developer
BlockWiseOpis stanowiska
BlockWise - kim jesteśmy
W 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 zadania
- rozwój 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.
- mocny 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,
- 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),
- interesuje 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.
- potrzebujesz dokładnie rozpisanych tasków na tygodnie do przodu,
- wolisz pracować wyłącznie na gotowych frameworkach bez rozumienia, co robią,
- oczekujesz korporacyjnej struktury i długich procesów akceptacji.
Co oferujemy
- 12 000 - 25000 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 rekrutacyjny
1. Pierwsza rozmowa telefoniczna
Porozmawiamy o ofercie, Twoim doświadczeniu, oczekiwaniach i tym, jak pracuje się w BlockWise.
Czas: 10 minut
2. 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.
Interesuje Cię ta oferta?