Senior AI Engineer – Agentic SDLC
⚲ Warszawa
23 520 - 30 240 PLN netto (B2B)
Wymagania
- minimum 5 lat doświadczenia w roli technicznej (Software Developer, DevOps Engineer, QA/Test Automation Engineer lub podobnej)
- praktyczne doświadczenie w pełnym cyklu życia aplikacji oraz w zespołach wytwórczych
- znajomość narzędzi AI w SDLC i umiejętność integracji ich z procesami wytwórczymi
- wysokie umiejętności komunikacyjne, w tym praca z zespołami technicznymi i zarządzającymi
- umiejętność analizy wartości biznesowej AI oraz mierzenia efektów wdrożeń
- doświadczenie w transferze wiedzy i nauce w praktyce zespołowej
Mile widziane
- znajomość Spec-Driven Development oraz nowoczesnych praktyk inżynierii oprogramowania wspieranych przez AI
- praktyka z frameworkami AI i protokołem MCP
Opis stanowiska
Projekt w branży ubezpieczeniowej, gdzie jako Senior AI Engineer będziesz tworzyć i wdrażać rozwiązania Agentic SDLC oraz współpracować z zespołami wytwórczymi. Twoje zadania obejmą projektowanie i implementację agentów AI i workflowów, integrację z narzędziami deweloperskimi, utrzymanie rozwiązań oraz transfer wiedzy do zespołów, aby mogły samodzielnie zarządzać projektami. To oferta dla osoby z min. 5-letnim doświadczeniem technicznym, która łączy inżynierię oprogramowania z AI i potrafi prowadzić sesje techniczne oraz warsztaty. Uwaga: Agentic SDLC to pojęcie szerokie — konkretne zastosowania mogą być zróżnicowane i nie do końca sprecyzowane.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Agentic SDLC
Prawdopodobnie chodzi o wykorzystanie agentów AI do automatyzacji i usprawnienia różnych etapów cyklu życia rozwoju oprogramowania, ale konkretne zastosowania mogą być bardzo zróżnicowane i nie do końca sprecyzowane.
🔴
Ścisła współpraca z zespołami wytwórczymi
Może oznaczać zarówno efektywną współpracę, jak i konieczność ciągłego tłumaczenia i przekonywania innych zespołów do proponowanych rozwiązań AI.
🔴
Umiejętność transferu wiedzy do zespołów wytwórczych w celu samodzielnego zarządzania projektami
Oczekuje się, że będziesz nie tylko wdrażać rozwiązania, ale także szkolić innych tak, aby mogli przejąć odpowiedzialność, co może oznaczać dodatkowe obowiązki szkoleniowe.
🟡
Praktyczne doświadczenie w pełnym cyklu życia aplikacji oraz w zespołach wytwórczych
Wymaga szerokiego zrozumienia procesu tworzenia oprogramowania, a nie tylko wąskiej specjalizacji w AI.
🟡
Umiejętność analizy wartości biznesowej AI oraz mierzenia efektów wdrożeń
Oczekuje się, że będziesz potrafił uzasadnić inwestycje w AI i udowodnić ich skuteczność, co wykracza poza czysto techniczne zadania.