AI Solutions Engineer
⚲ Kraków
26 000 - 30 000 zł net (+ VAT)
Wymagania
- Udokumentowane doświadczenie w software engineeringu — dostarczanie produkcyjnych serwisów i automatyzacji w środowiskach operacyjnych
- Praktyczne doświadczenie z observability i danymi operacyjnymi (logi, metryki, trace'y, alerty) oraz wykorzystywaniem ich do priorytetyzacji usprawnień
- Doświadczenie w nawigowaniu złożonych organizacji i prowadzeniu dostarczania przez wiele zespołów i priorytetów
- Praktyczna znajomość Agile (Scrum lub Kanban) oraz dobre nawyki dokumentacyjne i współpracy
- Biegły angielski w mowie i piśmie
- Doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań AI/GenAI dla operacji, w tym RAG po bazach wiedzy i runbookach lub asystentów ryzyka incydentów/zmian
- Zrozumienie Responsible AI (human in the loop, audytowalność, reagowanie na incydenty AI)
- Doświadczenie w publikowaniu standardów inżynierskich, referencyjnych implementacji i 'golden paths' do ponownego użycia w organizacji
Opis stanowiska
Rola AI Solutions Engineer w Mindbox (model współpracy B2B) skupia się na wdrażaniu rozwiązań AIOps i automatyzacji dla dużych enterprise'ów — m.in. podsumowywanie incydentów, korelacja alertów, asystenci root cause i change risk, narzędzia do draftowania komunikacji i PIR. Realnie będziesz projektować bezpieczne integracje między systemami operacyjnymi (monitoring, ITSM, bazy wiedzy), definiować mierniki sukcesu (redukcja MTTR, szumu alertów) i budować powtarzalne, zatwierdzone wzorce AI. To oferta dla kogoś, kto łączy solidny software engineering i DevSecOps z praktyką GenAI/RAG w kontekście operacyjnym. Uwaga: opis wprost wymaga 'navigating complex organisations, driving delivery across multiple teams and priorities' — w praktyce oznacza to sporo pracy koordynacyjnej i balansowania między konfliktującymi priorytetami różnych zespołów, nie tylko kodowanie.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Experience navigating complex organisations, driving delivery across multiple teams and priorities
Sygnał, że rola wymaga ciągłego balansowania między zespołami i konfliktującymi priorytetami — możliwe dużo pracy koordynacyjnej i polityki organizacyjnej poza samym kodowaniem.
🟡
Practical Agile delivery knowledge (Scrum lub Kanban)
Standardowe wymaganie, ale w połączeniu z 'complex organisations' może oznaczać częste zmiany priorytetów i presję na szybkie dostarczanie.
🟢
delivering small, safe, frequent changes
Pozytywny sygnał — sugeruje dojrzałe praktyki CI/CD i kulturę małych zmian zamiast wielkich, ryzykownych wdrożeń.
🟢
production ready tooling with monitoring, audit trails and supportability built in
Konkretne, transparentne wymaganie techniczne — wskazuje na realne standardy inżynierskie, nie marketing.