Programista Blockchain – jak zatrudnić właściwego fachowca

Maciej Zieliński

06 kwi 2021
Programista Blockchain – jak zatrudnić właściwego fachowca

Na całym świecie co miesiąc przybywają setki nowych projektów wykorzystujących technologię blockchain. Szacuje się, że do 2025 roku wartość rynku blockchain sięgnie 39,5 miliardów. Dlatego blockchain pozostaje jedną z niewielu branży, w których popyt na specjalistów tak zdecydowanie przerasta podaż. W takim razie jaki programista blockchain spełni oczekiwania twojej firmy i jak go znaleźć?

Jak duże jest zapotrzebowanie na programistów Blockchain?

Przedsiębiorcy na całym świecie inwestują coraz więcej pieniędzy w rozwój blockchain, a firmy takie jak JP Morgan, Oracle, Amazon czy Facebook już dziś korzystają z technologii blockchain do obsługi codziennych operacji finansowych. 

Jeśli ilość topowych przedsiębiorstw, w tym największych banków na świecie i potentatów rynku nieruchomości, zainteresowanych technologią blockchain rośnie z każdym dniem, w zasadzie nia ma wątpliwości, że wzrasta również zapotrzebowanie na programistów Blockchain. 

Dlatego już w 2020 roku LinkedIn ocenił blockchain jako najbardziej potrzebną umiejętność. A U.S. Bureau of Labor Statistic umieścił programistów Blockchain wśród najszybciej rozwijających się zawodów w latach 2019-2020.

Jakie umiejętności powinien mieć programista blockchain?

O umiejętnościach potrzebnych programiście Blockchain pisaliśmy już szerzej w naszym artykule Programista Blockchain – jak nim zostać?  

W skrócie każdy programista Blockchain powinien rozumieć koncepcję i założenia technologii Blockchain, kryptografię oraz swobodnie poruszać się w tematach takich jak tokeny, inteligentne kontrakty, zdecentralizowane aplikacje i rejestry, oraz biegle posługiwać się koniecznymi językami programowania. 

Jakie języki programowania powinien znać programista blockchain?

Programista blockchain, którego zatrudnisz w swojej firmie powienien biegle posługiwać się wszystkim lub większością z wymienionych niżej języków programowania:

  • C++
  • Scala
  • Python
  • Java
  • Javascript
  • Golang
  • Solidity

Ponadto warto szukać programisty blockchain, który:

Pracował wcześniej z OOPS (Object-Oriented Programming Structure), struktura ta umożliwia szybką aktualizację programu w razie potrzeby.

Dogłębnie rozumie składnie języków, robi to naprawdę dużą różnicę przy Dapps

Potrafi zaimplementować wielowątkowość 

programista blockchain

Specyficzne umiejętności jakie powinien posiadać programista Blockchain

Programista Blockchain powinien cechować się głębokim zrozumieniem technologii Blockchain i jej zastosowań. Co do zasady programista Blockchain będzie swobodnie operował poniższym pojęciami, które również ty powinieneś poznać przed przystąpieniem do rozmowy z nim:

SHA (Security Hash Algorithm) - jego znajomość stanowi absolutną podstawę, upewnij się, że kandydat na programistę Blockchain w twojej firmie zna różnicę pomiędzy SHA-1 i SHA-2 i potrafi wybrać odpowiednią z nich do twojej aplikacji.

Metody szyfrowania i deszyfrowania - koniecznie wraz z głębokim zrozumieniem koncepcji kluczy publicznych i prywatnych. 

DLT (Distributed Ledger Technology) - technologia umożliwiająca przechowywanie danych w wielu, rozproszonych węzłach, a nie w jednej lokalizacji. Programista powinien być w stanie wskazać i wyjaśnić przypadki jej użycia w różnych łańcuch Blockchain. 

Konsensus- określa sposób dodawania nowych danych do łańcuchu bloków (każdy węzeł w sieci musi “wyrazić zgodę” na dodanie nowych informacji). Programista blockchain powinien rozróżniać metody uzyskiwania konsensusu takie Jak PoS (Proof of Stake) i PoW (Proof of Work).

Tokenizacja - tokenizacja to proces zamiany zarówno fizycznych, jak i niefizycznych aktywów na cyfrowe tokeny przy użyciu technologii Blockchain. Każdy programista blockchain powinien  być w stanie stworzyć tokeny oraz rozróżniać ich podstawowe rodzaje jakie jaki tokeny Utility, Security czy NFT. Więcej na ich temat przeczytasz w naszym artykule: Nowe rodzaje tokenów - wszystko co musisz o nich wiedzieć.

Dapps - zdecentralizowane aplikacje, działające w systemie peer-to-peer.

Inteligentne kontrakty (smart contracts) - jest to samo egzekwująca się umowa, w której warunki ustalone między stronami wpisane są bezpośrednią w linijki kodu. Inteligentne kontrakty stanowią podstawę działania zdecentralizowanych aplikacji, gdzie pozwalają na rezygnację z pośredników. 

Różne protokoły Blockchain - Obecnie najpopularniejsze to Ethereum, Hyper Ledger Fabric i Corda. Projekty Blockchain w większości korzystają z jednego z nich, dlatego programista blockchain nie musi być biegły w posługiwaniu się wszystkimi. Natomiast jego doświadczenie w tej kwestii z pewnością powinno pokrywać się z Twoimi potrzebami. Jeśli nie wiesz jaki protokół blockchain najlepiej sprawdzi się w twoim projekcie, nasi konsultanci nieodpłatnie mogą Ci w tym pomóc: contact@nextrope.com

Publiczny i prywatny Blockchain - Programista blockchain powinien rozumieć i móc wytłumaczyć różnice między nimi oraz uzasadnić ich odmienne zastosowania biznesowe.

Programista blockchain

Gdzie znaleźć programistę blockchain

Fora internetowe

Platformy internetowe, fora i grupy w serwisach takich Facebook, Reddit, czy IEEE Blockchain Community również mogą okazać się dobrym miejscem do szukania programistów Blockchain. 

Konferencje 

Obecnie wszystkie tego typu wydarzenia zostały przeniesione do internetu, co utrudnia, ale nie nie umożliwia znalezienia na nich programisty blockchain. 

Szkoły

Coraz więcej uniwersytetów wprowadza kursy ukierunkowane na Blockchain. To właśnie wśród ich studentów i absolwentów najłatwiej znajdziesz młode, głodne rozwoju i doświadczenia osoby na stanowisko programisty Blockchain. 

Strony internetowe dla freelancerów

Wśród nich szczególnie warte uwagi są: CodementorX, X-Team, Toptal, BountyOne i Stack Overflow.

Jak zatrudnić programistę Blockchain z Nextrope

Jesteśmy polskim software housem świadczącym usługi outsourcingu Blockchain. Do każdego projektu podchodzimy z niezwykłą dbałością o detale i wręcz personalnym zaangażowaniem. Wśród naszych klientów znajdują się rewolucyjne startupy z branży finansowej, prawnej jak i jeden z największych banków w Polsce - Alior Bank. Więcej historii naszych sukcesu znajdziesz tutaj

Po latach pracy, po prostu znamy podstawy fantastycznych projektów. Chcesz dowiedzieć dlaczego Nextrope - umów się na bezpłatne konsultacje: contact@nextrope.com

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!