AI Adoption & Enablement Lead praca hybrydowa

Wymagania

• doświadczenie zawodowe w obszarze software development / IT, np. jako Developer, QA, DevOps, Analityk, Product Owner, Scrum Master lub na podobnym stanowisku,
• praktyka we wdrażaniu narzędzi AI do pracy zespołów IT, obejmująca m.in. konfigurację, rollout lub integrację z procesem wytwarzania oprogramowania,
• znajomość SDLC oraz sposobu funkcjonowania zespołów zwinnych i cross-funkcyjnych,
• praktyczne doświadczenie z narzędziami AI dla IT, np. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, Microsoft 365 Copilot,
• znajomość koncepcji Agentic SDLC, prompt engineering oraz Spec-Driven Development,
• doświadczenie w projektowaniu workflowów i rozwiązań wykorzystujących agentów AI,
• dobre rozumienie możliwości, ograniczeń i zastosowań GenAI, LLM oraz AI Agents w procesie tworzenia oprogramowania,
• umiejętność rozpoznawania potrzeb technicznych zespołów i dobierania do nich odpowiednich rozwiązań AI,
• doświadczenie w pracy hands-on z zespołami oraz przekazywaniu wiedzy poprzez wspólne realizowanie zadań,
• umiejętność prowadzenia warsztatów i sesji technicznych,
• doświadczenie w przygotowywaniu dokumentacji, standardów, instrukcji i materiałów typu playbook/knowledge base,
• umiejętność analizy danych dotyczących wykorzystania narzędzi oraz wyciągania wniosków dotyczących dalszego rozwoju adopcji AI,
• wysoko rozwinięte umiejętności komunikacyjne i łatwość tłumaczenia zagadnień technicznych różnym grupom odbiorców,
• umiejętność współpracy z wieloma grupami interesariuszy, w tym zespołami IT, liderami, AI Product Ownerem, AI Coachami i AI Ambasadorami,
• samodzielność, dobra organizacja pracy oraz zainteresowanie dynamicznie rozwijającym się obszarem AI.

• doświadczenie we wdrażaniu nowych narzędzi developerskich w dużych organizacjach,
• znajomość dobrych praktyk dotyczących bezpiecznego i odpowiedzialnego wykorzystania AI, szczególnie w środowiskach regulowanych,
• doświadczenie z frameworkami do budowania agentów AI, np. LangGraph,
• znajomość i praktyczne wykorzystanie Model Context Protocol (MCP).

,[wdrażanie i rozwój narzędzi AI wspierających zespoły IT,, konfiguracja oraz integracja rozwiązań AI z istniejącymi środowiskami i procesami wytwórczymi,, projektowanie workflowów oraz rozwiązań wykorzystujących AI i agentów,, wspieranie zespołów w praktycznym wykorzystaniu AI w codziennej pracy,, rozwijanie podejścia Agentic SDLC, w tym prompt engineering i Spec-Driven Development,, prowadzenie technicznych warsztatów i sesji roboczych,, identyfikowanie potrzeb zespołów i przekładanie ich na konkretne rozwiązania technologiczne,, analiza sposobu wykorzystania narzędzi AI oraz identyfikowanie obszarów wymagających uspójnienia,, tworzenie standardów, dobrych praktyk, playbooków i dokumentacji technicznej,, zbieranie feedbacku od użytkowników i wykorzystywanie danych do dalszego doskonalenia wdrożeń,, wspieranie zespołów w osiąganiu niezależności w zakresie utrzymania i rozwoju rozwiązań AI,, współpraca z zespołami developerskimi, liderami technicznymi oraz osobami odpowiedzialnymi za rozwój AI w organizacji.] Requirements: AI, Agentic SDLC, SDLC, Copilot, Claude, LLM, AI Agents, Engineering, GitHub, M365, agile, LangGraph, MCP Tools: . Additionally: Sport subscription, Private healthcare.