Fullstack Developer (AI-Assisted)
Warunki współpracy:
Wykonywanie obowiązków w modelu w pełni zdalnym (100%).
Ścisły wymóg dopasowania godzin pracy do strefy czasowej klienta (USA, praca w godzinach 12.00-20.00 lub 13.00-21.00).
Główne obowiązki:
Architektura i implementacja rozwiązań w obszarze full-stack, w tym: zarządzanie warstwą kontroli uprawnień (RBAC), opracowanie silnika przetwarzania danych w formacie JSON oraz definiowanie logiki encji i relacji.
Przeprowadzanie procesów migracyjnych interfejsu (frontend) pomiędzy korporacyjnymi bibliotekami komponentów UI (enterprise component libraries).
Wdrażanie i rozbudowa innowacyjnych funkcjonalności bazujących na mechanizmach AI (m.in. rozpoznawanie kształtów w procesie importu plików graficznych).
Bieżące zarządzanie i konfiguracja środowisk testowych (QA) oraz utrzymanie płynności w pipeline'ach CI/CD.
Wykonywanie audytów istniejących struktur kodu oraz tworzenie kompleksowej dokumentacji dla podejmowanych decyzji architektonicznych.
Prowadzenie przeglądów kodu (code review) przy aktywnym wykorzystaniu asystentów AI do celów statycznej analizy oprogramowania.
Świadczenie wsparcia w procesach testów akceptacyjnych (UAT) realizowanych przez zespół w USA, klasyfikacja (triage) zgłoszeń z obszaru produkcyjnego oraz aplikowanie wymaganych poprawek.
Wymagania:
Zaawansowane wykorzystanie sztucznej inteligencji jako fundamentalnej metodyki pracy - codzienne operowanie narzędziami takimi jak Cursor lub Claude Code.
Udokumentowana praktyka w inżynierii aplikacji webowych obejmująca warstwy frontend i backend, ze szczególnym uwzględnieniem: technologii React lub Angular, tworzenia usług REST API oraz przetwarzania formatu JSON.
Gruntowna znajomość zagadnień z zakresu autoryzacji i kontroli dostępu, w tym modelu RBAC oraz zarządzania widocznością danych (data scope).
Biegłość w obszarze CI/CD, obejmująca procesy wdrażania (pipelines) oraz przygotowywania środowisk (provisioning).
Zdolność do efektywnej modyfikacji, rozwoju oraz refaktoryzacji istniejących repozytoriów kodu (wyjście poza ramy projektów typu greenfield).
Znajomość języka angielskiego w stopniu komunikatywnym, umożliwiającym bezproblemową, techniczną i biznesową współpracę z jednostkami w USA.
Nice-to-have:
Praktyczna znajomość bibliotek dedykowanych do tworzenia diagramów lub edytorów operujących w standardach canvas/SVG.
Zrozumienie mechanizmów narzędzi do statycznej analizy i skanowania kodu pod kątem bezpieczeństwa (SAST).
Styczność z integracją rozwiązań z dziedziny uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, w tym modeli do rozpoznawania obrazu (computer vision).
Doświadczenie zawodowe zdobyte w organizacjach klasy enterprise, charakteryzujących się rygorystycznymi wymogami z zakresu cyberbezpieczeństwa i ochrony własności intelektualnej (IP).