AI Adoption & Enablement Lead
⚲ Warszawa, Ochota
150–170 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w projektach IT związanych z wytwarzaniem oprogramowania (Developer, DevOps, Tester, Analityk, Scrum Master, Product Owner lub pokrewna)
- praktyczne doświadczenie we wdrażaniu i integracji narzędzi lub rozwiązań AI w zespołach IT
- praktyczna znajomość narzędzi AI wspierających SDLC (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex lub M365 Copilot)
- doświadczenie z Agentic SDLC, w tym prompt engineering, Spec-Driven Development oraz projektowanie workflowów i agentów AI
- dobra znajomość SDLC oraz realiów zespołów Agile i cross-funkcyjnych
- umiejętność identyfikowania potrzeb zespołów i przekładania ich na konkretne wdrożenia, standardy i praktyki AI
- doświadczenie w praktycznym wsparciu zespołów oraz transferze wiedzy
Mile widziane
- doświadczenie z frameworkami agentowymi (np. LangGraph) lub znajomość MCP
Opis stanowiska
Rola w Scalo przy projekcie transformacji AI — wdrażanie AI i praktyk Agentic SDLC jako integralnej części procesu wytwarzania oprogramowania. Będziesz wdrażać, konfigurować i integrować narzędzia AI w zespołach wytwórczych, projektować workflowy i agentów AI wspierających analizę, development, testy, dokumentację i backlog oraz prowadzić warsztaty i transfer wiedzy. Uwaga: Agentic SDLC to nowa i szybko rozwijająca się dziedzina — firma może oczekiwać nauki w trakcie pracy i eksperymentowania, a rola wymaga aktywnego przekonywania zespołów do nowych technologii.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
minimum 5 lat doświadczenia w realizacji projektów IT związanych z wytwarzaniem oprogramowania, np. jako Developer, DevOps, Tester, Analityk, Scrum Master, Product Owner lub w roli pokrewnej
Szukamy kogoś, kto ma szerokie pojęcie o procesie tworzenia oprogramowania, ale niekoniecznie musi być ekspertem w jednej dziedzinie.
🟡
praktyczne doświadczenie we wdrażaniu i integracji narzędzi lub rozwiązań AI w zespołach IT
Oczekujemy, że kandydat potrafi nie tylko mówić o AI, ale też fizycznie skonfigurować i podłączyć narzędzia AI do istniejących systemów.
🔴
doświadczenie z Agentic SDLC, w tym prompt engineering, Spec-Driven Development oraz projektowanie workflowów i agentów AI
To nowa i szybko rozwijająca się dziedzina, więc firma może oczekiwać, że kandydat będzie się uczył w trakcie pracy i eksperymentował.
🔴
umiejętność identyfikowania potrzeb zespołów i przekładania ich na konkretne wdrożenia, standardy i praktyki wykorzystania AI
Rola ta będzie wymagała aktywnego słuchania i przekonywania zespołów do nowych technologii, co może być wyzwaniem.
🟡
doświadczenie w praktycznym wsparciu zespołów oraz transferze wiedzy
Oznacza to, że kandydat będzie musiał szkolić innych i rozwiązywać ich problemy związane z AI, co może być czasochłonne.