Software Engineer, AI

🕒 il y a 10 jours

🇵🇱 Pologne – Télétravail

💵 zł16 500 - zł28 000 / mois

⏳ Contrat

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🤖 Ingénieur IA

👻 Score fantôme 1%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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CodiLime

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201 - 500 employés

Fondée en 2011

🤝 B2B

📡 Télécommunications

🔧 Matériel

B2B • Telecommunications • Hardware

CodiLime est une entreprise de services en ingénierie logicielle et réseau qui collabore avec les fournisseurs de matériel réseau, les éditeurs de logiciels et les entreprises de télécommunications pour créer des preuves de concept, développer de nouveaux produits et assurer le support des environnements de production. Fondée en 2011 et ayant atteint plus de 300 employés, l'entreprise se spécialise dans l'automatisation des réseaux, la programmation système de bas niveau, l'observabilité, le DevOps et la cybersécurité, servant des clients dans le monde entier (États-Unis, Japon, Israël, Europe). CodiLime opère principalement comme prestataire de services B2B pour les startups technologiques et les grands acteurs du secteur.

Description

• Design, build, test and operate production Python services with FastAPI, including endpoint design, Pydantic validation, authentication, error handling and observability • Write and optimize SQL against PostgreSQL and contribute to schema and data-model decisions • Deploy and run services on Kubernetes, including reasoning about stateful versus stateless workloads and persistent data • Build and integrate generative AI features connecting LLMs with enterprise data, APIs and internal tools • Design prompts, tool calls, workflow orchestration, context management, guardrails and human review • Evaluate AI workflows and monitor quality, latency, cost and failure rates • Maintain automated pytest coverage and help build automated quality gates • Use AI coding assistants while validating generated output before production • Apply security-first practices including tenant isolation, RBAC and least-privilege data access • Participate in code reviews and improve engineering practices • Document data flows, API contracts and AI workflow behavior for non-engineers • Collaborate with product managers, UX designers, engineers, data scientists and client-facing stakeholders

🎯 Exigences

• 6+ years of professional experience in software engineering with Python • Experience with FastAPI and Pydantic - endpoint design, dependency injection, models and validators, auth and error handling • Solid REST API design - versioning, predictable error semantics, token management, retries - with OAuth 2.0/Okta, JWT and role-based access control (RBAC) • Experience with automated testing with pytest • Strong SQL fundamentals (joins, GROUP BY, aggregate functions, query optimisation) and hands-on experience using PostgreSQL from Python - ORMs, database drivers, and a clear understanding of the trade-offs between synchronous and asynchronous drivers • Solid experience deploying and operating applications on Kubernetes • Experience with CI/CD pipelines (ideally GitHub Actions) • Hands-on experience integrating LLM APIs into production applications, including prompt design, tool/function calling, and safe handling of non-deterministic output • Experience using AI coding assistants such as Claude Code, Codex, or similar on a daily basis • Understanding of multi-tenant SaaS application security • Ability to evaluate AI features and monitor quality, latency, cost, and reliability • Product mindset and ownership - you identify problems, propose solutions, and take features from idea to production • Strong communication skills and good knowledge of English (minimum C1 level) • Evaluation and observability tooling for LLM features: eval harnesses, tracing, output scoring (LangSmith, Langfuse, Arize Phoenix or OpenTelemetry) — nice-to-have • Systematic prompt optimisation — nice-to-have • Agentic patterns beyond single LLM calls: multi-step orchestration, context management, guardrails and human-in-the-loop — nice-to-have • Retrieval-augmented generation (RAG) and vector search (pgvector, Pinecone), plus frameworks such as LangChain or LangGraph — nice-to-have • Experience with Snowflake or a comparable cloud data warehouse — nice-to-have • Temporal, Socket.IO / WebSockets, Redis, pub/sub — nice-to-have • Working knowledge of React / TypeScript — nice-to-have

🏖️ Avantages

• Flexible working hours and approach to work: fully remotely, in the office or hybrid • Professional growth supported by internal training sessions and a training budget • Solid onboarding with a hands-on approach to give you an easy start • A great atmosphere among professionals who are passionate about their work • The ability to change the project you work on