Whites to agencja digital marketingu oparta na danych.
Szukamy programisty Python developera do Zespołu Strategii i R&D, który rozwija usługi GEO, czyli widoczność marek w wyszukiwarkach opartych o sztuczną inteligencję. To odpowiedź na zmianę, która dzieje się teraz: coraz większa część biznesu naszych klientów zaczyna się nie w wynikach wyszukiwania, tylko w odpowiedzi modelu językowego.
W zespole pracują specjalista Data Science, specjaliści GEO i Content Marketingu oraz UX/UI. Zajmujemy się analizami, projektowaniem procesów i budowaniem autorskich narzędzi analitycznych, które następnie replikujemy i przekazujemy działom produktowym w agencji: SEO, Content Marketingowi, Social Mediom i Performance Marketingowi.
Pracujemy w krótkich cyklach. Testujemy, wdrażamy, mierzymy efekt i szybko poprawiamy to, co nie działa. Nie mamy pomysłów czekających miesiącami na miejsce w harmonogramie. Wolimy małe wdrożenie, które od jutra działa u specjalisty, niż duży projekt, który zobaczy światło dzienne za pół roku. Codziennie pracujemy w środowisku Google, czyli arkuszach, dokumentach i prezentacjach, a komunikacja odbywa się na Slacku.
O projekcie
Twoim zadaniem będzie warstwa narzędzi i automatyzacji, na której opiera się praca zespołów produktowych i raportowanie dla klientów. Składają się na nią trzy obszary:
- Pierwszy to White Dog, nasze autorskie narzędzie do pomiaru widoczności marek w odpowiedziach modeli AI, działające w Google Cloud Platform. Jego rozwój to dokładanie kolejnych języków do pobierania i analizy danych, dodawanie nowych modeli językowych oraz ich kolejnych wersji, a także reagowanie na zmiany po stronie wyszukiwarek. Gdy w Polsce pojawia się AI Overview albo AI Mode, narzędzie musi to obsłużyć, zanim klient o to zapyta.
- Drugi to narzędzia wewnętrzne łączące dane z wielu źródeł. Przykładem jest SEO Helper, który spina Google Analytics, Search Console i Keyword Planner, a na wyjściu daje adresy URL z przypisanymi frazami kluczowymi i ich potencjałem. Innym są narzędzia analizy treści oparte o TF-IDF, badające podobieństwo i pokrycie tematyczne stron.
- Trzeci to dane pod raportowanie klienckie: pobranie, przetworzenie i przygotowanie warstwy w BigQuery, na której stoją raporty w Looker Studio.
Świadomie odchodzimy od gotowych platform automatyzacji na rzecz własnych rozwiązań w Pythonie, więc pracy programistycznej będzie przybywać, a nie ubywać.
Czym będziesz się zajmować?
- Projektowaniem, rozwojem i utrzymaniem narzędzi w Pythonie, wraz z testami i dokumentacją techniczną
- Integracjami z zewnętrznymi dostawcami danych: Zyte, SerpAPI, RapidAPI, narzędzia SEO, Content Marketingu i Social Media oraz interfejsy Google (Analytics, Search Console, Ads, Drive, Sheets)
- Pobieraniem i przetwarzaniem danych ze stron internetowych, w tym radzeniem sobie ze zmienną i nieuporządkowaną strukturą źródeł
- Wdrażaniem rozwiązań opartych o modele językowe: przetwarzanie odpowiedzi, klasyfikacja, analiza tekstu
- Rozwojem White Doga: kolejne języki, kolejne modele AI, reakcja na zmiany w wyszukiwarkach
- Przygotowaniem danych pod raporty klienckie w Looker Studio: modelowanie, agregacje, warstwa w BigQuery
- Automatyzacją powtarzalnych procesów w zespołach produktowych
- Pracą z usługami Google Cloud Platform: Cloud Run, Cloud Run Functions, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery, Firestore.
Czego oczekujemy?
Nie musisz znać wszystkiego z naszej listy technologii. Musisz natomiast mieć solidne podstawy programistyczne, dużą samodzielność i realną chęć mierzenia się z trudnymi problemami technicznymi. Poniżej nasze oczekiwania w skali od 1 do 5, żeby było jasne, co jest krytyczne, a czego nauczysz się u nas.
- Python: 4/5. Fundament roli. Programowanie obiektowe, biblioteka standardowa, Pandas, Requests
- Integracje z zewnętrznymi API: 4/5. Uwierzytelnianie, limity zapytań, obsługa błędów, ponawianie żądań, niekompletne i zmieniające się odpowiedzi
- Samodzielność i odpowiedzialność: 4/5. Od rozmowy o potrzebie zespołu do działającego rozwiązania, bez gotowej specyfikacji
- SQL: 4/5. Sprawne zapytania i świadomość kosztu przetwarzania
- Pobieranie danych ze stron internetowych: 4/5. Parsowanie, normalizacja, odporność na zmiany źródła
- Google Cloud Platform: 3/5. BigQuery i usługi serverless w praktyce produkcyjnej. Nie potrzebujemy architekta chmury, potrzebujemy kogoś, kto potrafi w niej wdrożyć i utrzymać usługę
- Praca z modelami językowymi: 3/5. Korzystanie z modeli przez API i budowanie na nich automatyzacji. To obszar, w którym będziesz się u nas rozwijać
- Analiza tekstu i podstawy uczenia maszynowego: 3/5. TF-IDF, wektory reprezentacji tekstu, scikit-learn, numpy
- Backend narzędzi wewnętrznych: 3/5. Prosty serwis w FastAPI lub Flasku. Nie budujemy publicznych API, więc nie oczekujemy specjalisty od architektury usług
- Infrastruktura i DevOps: 2/5. Git obowiązkowo, Docker i CI/CD mile widziane.
W praktyce podział pracy wygląda tak: około 80 procent to Python, dane i integracje, a około 20 procent to rozwiązania oparte o AI. Ta druga część rośnie, bo nasze działy produktowe coraz mocniej wchodzą w tematy związane ze sztuczną inteligencją.
Mile widziane:
- Looker Studio i przygotowywanie danych pod raportowanie
- Znajomość narzędzi do budowy rozwiązań AI: Vertex AI, LangGraph, MCP, RAG
- Praktyczna znajomość architektury agentów opartych o modele językowe: korzystanie z narzędzi, planowanie, zarządzanie kontekstem. Z własnych wdrożeń, nie z tutoriali
- Własny projekt oparty o RAG lub agenty, który realnie działał i był przez kogoś używany
- Znajomość realiów SEO, content marketingu lub analityki internetowej
- Firestore lub inne bazy typu NoSQL
- Docker, CI/CD, infrastruktura jako kod.
Kiedy to jest oferta dla Ciebie?
- Bierzesz odpowiedzialność za to, co zbudowałeś
- Wolisz wdrożyć coś małego w tym tygodniu niż projektować idealne rozwiązanie przez kwartał
- Interesuje Cię, jak działają modele językowe, i testujesz je sam, a nie tylko czytasz o nich w podsumowaniach
- Nie przeszkadza Ci, że wymagania przychodzą od specjalisty marketingu, a nie w formie gotowego zgłoszenia z opisem rozwiązania.
Kiedy to nie jest oferta dla Ciebie
- Szukasz pracy przy jednym dużym systemie produktowym, gdzie przez rok rozwija się ten sam moduł
- Chcesz zajmować się wyłącznie czystym backendem i nie interesują Cię dane ani ich analiza
- Oczekujesz gotowej specyfikacji i zamkniętego zakresu zadania
- Zależy Ci na formalnym procesie i wielopoziomowej akceptacji decyzji.
Co zyskasz, dołączając do nas?
- Realny wpływ na to, jakie narzędzia powstają i jak są zbudowane
- Bezpośredni kontakt z odbiorcami Twojej pracy: specjalistami, którzy w tym samym tygodniu powiedzą, co działa, a co nie
- Krótką ścieżkę decyzyjną i brak rozbudowanej biurokracji
- dofinansowanie do prywatnej opieki medycznej oraz do wsparcia psychoterapeutycznego
- Wsparcie oddolnych inicjatyw - organizujemy spotkania integracyjne i świętujemy wspólne sukcesy
- Pracę w obszarze, który dopiero się kształtuje i którego nie da się nauczyć z kursu.