GenAI Business & Systems Analyst (Agent Solutions)
⚲ Warszawa, Wrocław, Kraków, Gdańsk, Poznań
Do uzgodnienia
Wymagania
- Analytics
- GenAI
- Data Science
- Analiza Biznesowa
Opis stanowiska
Dołącz do projektów realizowanych na styku biznesu, analityki i sztucznej inteligencji.
Poszukujemy Analityka Biznesowo-Systemowego GenAI, który będzie uczestniczyć w projektach wykorzystujących Python oraz technologie AI/ML, ze szczególnym naciskiem na rozwiązania agentyczne oparte na LLM. Projekty obejmują m.in. budowę aplikacji głosowych, systemów rozpoznawania mowy, analizę danych w czasie rzeczywistym oraz integrację rozwiązań AI z istniejącymi systemami biznesowymi.
Wymagania
• min. 3 lata doświadczenia w analizie biznesowej/systemowej, data science lub na stanowisku produktowym,
• minimum 1 rok praktycznego doświadczenia z rozwiązaniami LLM/GenAI – nie tylko udział w warsztatach czy projektach pilotażowych,
• doświadczenie w doprowadzeniu co najmniej jednego rozwiązania GenAI od etapu pomysłu/PoC do produkcji lub do świadomej decyzji o jego zakończeniu,
• umiejętność analizy i modelowania procesów as-is / to-be,
• praktyczne rozumienie działania rozwiązań opartych na LLM i architektury agentowej,
• umiejętność krytycznej oceny rozwiązań AI – odróżniania efektownego demo od rozwiązania gotowego do wykorzystania produkcyjnego,
• doświadczenie w definiowaniu wymagań, kryteriów akceptacji oraz metryk jakości,
• umiejętność analizy kosztów i opłacalności rozwiązań AI,
• bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i umiejętność przekładania zagadnień technologicznych na język biznesowy,
• gotowość do pracy w krótkich cyklach eksperymentalnych i szybkiej weryfikacji hipotez.
Obowiązki
• analiza procesów biznesowych pod kątem możliwości ich automatyzacji z wykorzystaniem agentów AI,
• ocena, kiedy zastosowanie agenta ma uzasadnienie, a kiedy lepszym rozwiązaniem będzie klasyczny workflow, RAG lub inne podejście,
• projektowanie przepływów agentowych, w tym dekompozycja zadań, definiowanie narzędzi, uprawnień oraz punktów kontroli człowieka,
• definiowanie warunków zakończenia procesu, eskalacji oraz obsługi wyjątków,
• przygotowywanie wymagań i specyfikacji umożliwiających jednoznaczne testowanie rozwiązania,
• tworzenie zestawów ewaluacyjnych oraz definiowanie metryk jakości rozwiązań GenAI, m.in. task completion rate, poprawności wywołań narzędzi, kosztów, liczby tokenów, latencji czy poziomu halucynacji,
• analiza kosztów oraz przygotowywanie uzasadnienia biznesowego dla wdrażanych rozwiązań,
• dokumentowanie wyników PoC oraz przygotowywanie rekomendacji go/no-go,
• współpraca z zespołami technicznymi, biznesowymi i produktowymi,
• monitoring wdrożonych rozwiązań oraz analiza ich jakości i ewentualnej degradacji,
• identyfikowanie możliwości dalszego usprawniania promptów, narzędzi i procesów agentowych.
Poszukujemy Analityka Biznesowo-Systemowego GenAI, który będzie uczestniczyć w projektach wykorzystujących Python oraz technologie AI/ML, ze szczególnym naciskiem na rozwiązania agentyczne oparte na LLM. Projekty obejmują m.in. budowę aplikacji głosowych, systemów rozpoznawania mowy, analizę danych w czasie rzeczywistym oraz integrację rozwiązań AI z istniejącymi systemami biznesowymi.
Wymagania
• min. 3 lata doświadczenia w analizie biznesowej/systemowej, data science lub na stanowisku produktowym,
• minimum 1 rok praktycznego doświadczenia z rozwiązaniami LLM/GenAI – nie tylko udział w warsztatach czy projektach pilotażowych,
• doświadczenie w doprowadzeniu co najmniej jednego rozwiązania GenAI od etapu pomysłu/PoC do produkcji lub do świadomej decyzji o jego zakończeniu,
• umiejętność analizy i modelowania procesów as-is / to-be,
• praktyczne rozumienie działania rozwiązań opartych na LLM i architektury agentowej,
• umiejętność krytycznej oceny rozwiązań AI – odróżniania efektownego demo od rozwiązania gotowego do wykorzystania produkcyjnego,
• doświadczenie w definiowaniu wymagań, kryteriów akceptacji oraz metryk jakości,
• umiejętność analizy kosztów i opłacalności rozwiązań AI,
• bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i umiejętność przekładania zagadnień technologicznych na język biznesowy,
• gotowość do pracy w krótkich cyklach eksperymentalnych i szybkiej weryfikacji hipotez.
Obowiązki
• analiza procesów biznesowych pod kątem możliwości ich automatyzacji z wykorzystaniem agentów AI,
• ocena, kiedy zastosowanie agenta ma uzasadnienie, a kiedy lepszym rozwiązaniem będzie klasyczny workflow, RAG lub inne podejście,
• projektowanie przepływów agentowych, w tym dekompozycja zadań, definiowanie narzędzi, uprawnień oraz punktów kontroli człowieka,
• definiowanie warunków zakończenia procesu, eskalacji oraz obsługi wyjątków,
• przygotowywanie wymagań i specyfikacji umożliwiających jednoznaczne testowanie rozwiązania,
• tworzenie zestawów ewaluacyjnych oraz definiowanie metryk jakości rozwiązań GenAI, m.in. task completion rate, poprawności wywołań narzędzi, kosztów, liczby tokenów, latencji czy poziomu halucynacji,
• analiza kosztów oraz przygotowywanie uzasadnienia biznesowego dla wdrażanych rozwiązań,
• dokumentowanie wyników PoC oraz przygotowywanie rekomendacji go/no-go,
• współpraca z zespołami technicznymi, biznesowymi i produktowymi,
• monitoring wdrożonych rozwiązań oraz analiza ich jakości i ewentualnej degradacji,
• identyfikowanie możliwości dalszego usprawniania promptów, narzędzi i procesów agentowych.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Dołącz do projektów realizowanych na styku biznesu, analityki i sztucznej inteligencji.
Będziesz pracować w zespole, gdzie trzeba będzie godzić różne perspektywy i priorytety, co może prowadzić do konfliktów i trudności w podejmowaniu decyzji.
🔴
minimum 1 rok praktycznego doświadczenia z rozwiązaniami LLM/GenAI – nie tylko udział w warsztatach czy projektach pilotażowych
Oczekują, że faktycznie wdrażałeś i utrzymywałeś rozwiązania LLM/GenAI w środowisku produkcyjnym, a nie tylko się nimi bawiłeś.
🔴
doświadczenie w doprowadzeniu co najmniej jednego rozwiązania GenAI od etapu pomysłu/PoC do produkcji lub do świadomej decyzji o jego zakończeniu
Musisz mieć udokumentowane sukcesy w całym cyklu życia projektu GenAI, włączając w to również umiejętność powiedzenia 'stop', gdy coś nie działa.
🔴
gotowość do pracy w krótkich cyklach eksperymentalnych i szybkiej weryfikacji hipotez.
Spodziewaj się częstych zmian kierunku i konieczności szybkiego dostosowywania się do nowych informacji, co może oznaczać brak stabilności.