Agentic SDLC Senior Engineer | Branża Ubezpieczeniowa
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w roli technicznej (Software Developer, DevOps, QA/Test Automation lub podobnej)
- praktyczne doświadczenie z narzędziami AI wspierającymi development (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot lub modele open-source)
- doświadczenie w budowaniu agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz integrowaniu ich ze środowiskiem developerskim
- znajomość LLM, RAG, automatyzacji i architektur agentowych
- doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu rozwiązań AI (integracja, hardening, monitoring, iteracyjny rozwój)
- umiejętność oceny wartości biznesowej rozwiązań AI i optymalizacji kosztów modeli
- praca hybrydowa — 1 dzień w tygodniu z biura klienta w Warszawie
Mile widziane
- doświadczenie z LangGraph
Opis stanowiska
Rola Agentic SDLC Senior Engineer w projekcie dla dużego ubezpieczyciela — łączy software engineering, DevOps i AI engineering. Będziesz projektować agentów AI, workflowy i prompty, integrować je z repozytoriami, CI/CD i code review oraz standaryzować wykorzystanie AI w zespołach developerskich. To oferta dla kogoś z min. 5-letnim doświadczeniem technicznym, który realnie używa narzędzi GenAI w codziennej pracy i potrafi uzasadnić ich wartość biznesową. Uwaga: rola wymaga dużo pracy konsultingowej i tłumaczenia wartości AI kadrze managerskiej, co może być trudne przy nowych technologiach.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Agentic SDLC Senior Engineer
Poszukujemy kogoś, kto potrafi wykorzystać narzędzia AI do usprawnienia tradycyjnego cyklu życia oprogramowania, a niekoniecznie kogoś, kto buduje od podstaw zaawansowane systemy agentowe.
🔴
Praktyczne doświadczenie z narzędziami AI wspierającymi development
Może oznaczać używanie Copilota do generowania kodu, a niekoniecznie głębokie zrozumienie działania modeli AI.
🔴
Znajomość Spec-Driven Development oraz nowoczesnych praktyk software engineering wspieranych przez AI
Może oznaczać stosowanie narzędzi AI do generowania specyfikacji lub testów, a niekoniecznie rewolucyjne podejście do tworzenia oprogramowania.
🔴
Umiejętność oceny wartości biznesowej rozwiązań AI, mierzenia ich efektów oraz optymalizacji kosztów modeli
Oczekuje się, że będziesz potrafił uzasadnić inwestycje w AI i pokazać ich zwrot, co może być trudne w przypadku nowych technologii.
🔴
Bardzo dobre kompetencje komunikacyjne i konsultacyjne oraz swoboda we współpracy zarówno z zespołami technicznymi, jak i kadrą managerską
Oprócz zadań technicznych, będziesz musiał dużo tłumaczyć i przekonywać różne grupy interesariuszy.