Product Owner (nurt AI)
⚲ Warszawa
125–145 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- min. 4 lata doświadczenia w podobnym obszarze, w tym przy rozwoju produktów wykorzystujących AI, GenAI, modele LLM lub zaawansowaną analitykę danych
- doświadczenie w obszarze systemów szkodowych, ubezpieczeniowych lub innych systemów krytycznych biznesowo
- praktyczna znajomość platform chmurowych
- praktyczna znajomość metodyk zwinnych oraz rozumienie cyklu życia produktu i projektu (w tym różnic między fazą Research, PoC i wdrożeniem produkcyjnym)
- bardzo dobra znajomość Jiry
- bardzo dobra znajomość technologii wykorzystywanych w rozwiązaniach cyfrowych (API, integracje, chmura, systemy rozproszone) oraz umiejętność oceny wpływu decyzji technologicznych na kierunek rozwoju produktu
- znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2
- znajomość języka polskiego na poziomie min. C1
Opis stanowiska
Ta sama rola Product Ownera w Primaris, ale opis mocniej akcentuje codzienną pracę: identyfikację potrzeb i współtworzenie kierunku rozwoju produktów AI, zarządzanie backlogiem i roadmapą dla rozwiązań wspierających nowy system obsługi szkód oraz ekosystem aplikacji szkodowych. Będziesz zarządzać priorytetami wielu strumieni prac równolegle i monitorować pojemność zespołu oraz budżet. Dobra oferta dla doświadczonego PO z tłem ubezpieczeniowym/szkodowym, który lubi pracę na styku biznesu i technologii. Szczera uwaga: deklarowane zaangażowanie w rozwój AI może w praktyce ograniczać się do integracji i konfiguracji istniejących narzędzi, a nie głębokiego tworzenia modeli.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
wspierając rozwój produktów AI oraz rozwiązań dla systemu obsługi szkód
Może oznaczać zarówno tworzenie innowacyjnych rozwiązań AI, jak i bardziej rutynowe integracje istniejących narzędzi AI z systemami ubezpieczeniowymi.
🔴
wsparcie strategicznego programu transformacyjnego
Projekt może być na wczesnym etapie, z niepewną wizją i potencjalnymi zmianami kierunku, co wymaga dużej elastyczności.
🔴
łącznika pomiędzy biznesem, a zespołami technologicznymi
Osoba będzie musiała często mediować między sprzecznymi interesami i oczekiwaniami różnych działów, co może być wyzwaniem.
🔴
min. 4 lata doświadczenia w podobnym obszarze, w tym przy rozwoju produktów wykorzystujących AI, GenAI, modele LLM lub zaawansowaną analitykę danych
Choć wymienione są konkretne technologie AI, rzeczywiste zaangażowanie w ich rozwój może być ograniczone do integracji lub konfiguracji, a nie głębokiego tworzenia.
🟡
rozumienie cyklu życia produktu i projektu (w tym różnic między fazą Research, PoC i wdrożeniem produkcyjnym)
Może oznaczać, że projekt będzie przechodził przez wszystkie te fazy, co wymaga elastyczności i gotowości do pracy nad różnymi etapami rozwoju.