AI Engineer

Wymagania:

• Doświadczenie w analityce danych, Platform Engineering, DevOps lub obszarze Agile/procesów IT 
• Bardzo dobra znajomość Jira (JQL, workflow, historia statusów, dashboardy) oraz Confluence 
• Praktyczna znajomość GitLab (pipeline'y, CI/CD, deploymenty, Merge Requesty), GitHub (repozytoria, Pull Requesty, GitHub Actions, API) oraz Gerrit (code review, patchsety, czasy review) 
• Swobodne posługiwanie się SQL (JOIN, agregacje, CTE, funkcje okna) oraz doświadczenie w Power BI (modelowanie danych, Power Query, DAX, dashboardy) 
• Znajomość technologii LLM i AI, rozumienie działania modeli językowych, ich możliwości i ograniczeń (halucynacje, bezpieczeństwo danych, koszty), a także podstaw prompt engineeringu i RAG 
• Doświadczenie w integracji LLM z aplikacjami i procesami przez API, praktyczna znajomość GitHub Copilot (w tym metryk adopcji) oraz Microsoft Copilot 
• Znajomość rozwiązań takich jak NotebookLM i Google Vertex AI 
• Znajomość metryk DORA (deployment frequency, lead time for changes, change failure rate, failed deployment recovery time, rework rate) oraz rozumienie różnic między Lead Time for Changes i Cycle Time, wraz z umiejętnością ich obliczania 
• Umiejętność doboru i wdrażania metryk do celów organizacji, analizy trendów, pracy na medianach i percentylach oraz łączenia wskaźników szybkości dostarczania ze stabilnością 
• Umiejętność przekładania metryk na wartość biznesową (szybkość dostarczania wartości, ryzyko dla klientów, koszty przeróbek), formułowania rekomendacji i celów KPI oraz oceny jakości danych przed wyciąganiem wniosków