Senior AI Engineer (Agentic SDLC)
⚲ Warszawa
26 040 - 27 720 PLN (B2B)
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w realizacji projektów wytwarzania oprogramowania (Software Developer, DevOps Engineer, QA/Test Automation Engineer lub pokrewna rola)
- praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI wspierających SDLC (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot lub modele open-source)
- praktyczna umiejętność budowy agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz ich integracji ze środowiskiem wytwórczym
- znajomość Spec-Driven Development oraz nowoczesnych praktyk inżynierii oprogramowania wspieranych przez AI
- znajomość LLM, RAG, automatyzacji i architektur agentowych
- doświadczenie w integracji rozwiązań AI z repozytoriami, procesami CI/CD, code review i testami
- doświadczenie w transferze wiedzy inżynierskiej (pair/mob programming, code review, warsztaty techniczne)
Mile widziane
- praktyczne doświadczenie z frameworkami agentowymi, np. LangGraph, oraz znajomość Model Context Protocol (MCP)
Opis stanowiska
Dołączysz do zespołu wdrażającego rozwiązania klasy Agentic SDLC w dużych zespołach wytwórczych IT — projektujesz i budujesz agentów AI, workflowy, skille i prompty wspierające proces wytwarzania oprogramowania oraz integrujesz je z repozytoriami, CI/CD, code review i testami. To rola dla doświadczonego inżyniera (dev/DevOps/QA), który chce łączyć praktykę wytwarzania oprogramowania z budową rozwiązań AI. Uwaga: mimo konkretnych narzędzi w opisie, nacisk jest na automatyzację procesów deweloperskich, a nie na budowanie zaawansowanych modeli AI od podstaw — dodatkowo w ramach współpracy możesz być angażowany w inicjatywy presealsowe i eksperckie wykraczające poza standardowe zadania projektowe.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!
Jest to standardowe, entuzjastyczne powitanie mające na celu zachęcenie do dalszego czytania ogłoszenia.
🟡
Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów.
Jest to ogólne stwierdzenie o wpływie tworzonego oprogramowania, które nie precyzuje konkretnych technologii ani celów.
🔴
możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services
Może oznaczać, że będziesz pracować nad wieloma różnymi projektami, ale niekoniecznie w każdym będziesz miał możliwość głębokiego rozwoju w jednym obszarze.
🔴
zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie
Może oznaczać dodatkowe obowiązki wykraczające poza standardowe zadania projektowe, takie jak pomoc w sprzedaży czy tworzenie materiałów eksperckich.
🔴
praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI wspierających SDLC, z wykorzystaniem np. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot lub modeli open-source
Chociaż wymienione narzędzia są konkretne, nacisk na 'wspierających SDLC' może oznaczać, że główny nacisk będzie położony na automatyzację procesów deweloperskich, a nie na budowanie zaawansowanych modeli AI od podstaw.