- Doświadczenie w zarządzaniu delivery, programami lub projektami technologicznymi, najlepiej w środowisku związanym z AI, ML lub danymi.
- Praktyczna znajomość procesów MLOps, LLMOps lub CI/CD.
- Doświadczenie w przeprowadzaniu rozwiązań technologicznych z fazy development/PoC do środowiska produkcyjnego.
- Znajomość zagadnień związanych z wdrażaniem, skalowaniem, monitoringiem i utrzymaniem rozwiązań AI.
- Doświadczenie we współpracy z wieloma zespołami technicznymi i biznesowymi.
- Umiejętność zarządzania ryzykiem, zależnościami, harmonogramem oraz procesem release management.
- Znajomość zasad governance i dobrych praktyk związanych z wdrażaniem rozwiązań AI w dużej organizacji.
- Umiejętność pracy w środowisku wielozespołowym i międzynarodowym.
- Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i organizacyjne.
- Samodzielność, umiejętność podejmowania decyzji oraz nastawienie na dowożenie rezultatów.
- Znajomość języka angielskiego na poziomie min. B2.
Dołącz do zespołu odpowiedzialnego za rozwój i wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji na dużą skalę. Szukamy osoby, która połączy doświadczenie w zarządzaniu delivery, znajomość procesów związanych z AI/MLOps oraz umiejętność koordynowania pracy wielu zespołów.
Warunki zaangażowania:
Lokalizacja: 100% zdalnie
Start: ASAP (akceptujemy kandydatury z max 1msc okresem wypowiedzenia)
Stawka (ustalana indywidualnie): 150 - 180 PLN net / h
Zaangażowanie: B2B (outsourcing z 1dea), full-time, długofalowo
,[Zarządzanie end-to-end delivery projektów i produktów wykorzystujących AI, ML oraz GenAI., Koordynowanie pracy wielu zespołów zaangażowanych w rozwój i wdrażanie rozwiązań AI., Organizowanie oraz usprawnianie procesów CI/CD i praktyk MLOps/LLMOps., Nadzór nad przygotowaniem rozwiązań do wdrożenia produkcyjnego oraz zapewnieniem ich stabilnego działania., Współpraca z zespołami Engineering, Architecture, Data, Security, Compliance oraz przedstawicielami biznesu., Planowanie wydań, zarządzanie zależnościami, ryzykiem oraz priorytetami w ramach portfolio AI., Monitorowanie jakości, wydajności, skalowalności i niezawodności wdrażanych rozwiązań., Ustalanie i monitorowanie KPI oraz wskaźników operacyjnych związanych z delivery i funkcjonowaniem rozwiązań AI., Wspieranie przechodzenia projektów z fazy PoC/pilotażu do stabilnych i skalowalnych rozwiązań produkcyjnych., Standaryzowanie procesów związanych z dostarczaniem i utrzymaniem rozwiązań AI., Identyfikowanie obszarów do usprawnienia oraz wdrażanie działań zwiększających efektywność i przewidywalność delivery., Wspieranie rozwoju modelu governance dla rozwiązań AI w organizacji.] Requirements: AI, MLOps, Data