AI Coach - Analityk

• 5–8 lat doświadczenia w roli developera, tech leada lub specjalisty/trenera zajmującego się optymalizacją procesów wytwórczych.
• Praktyczna znajomość narzędzi AI, takich jak GitHub Copilot, ChatGPT, Claude, Llama lub podobne rozwiązania.
• Dobra znajomość środowiska IT oraz metodyk wytwarzania oprogramowania stosowanych w dużych organizacjach finansowych.
• Wysokie kompetencje komunikacyjne oraz umiejętność i chęć dzielenia się wiedzą z innymi.
• Zdolność upraszczania złożonych zagadnień technicznych i tłumaczenia ich w przystępny sposób.
• Znajomość współczesnego ekosystemu AI, w tym LLM, narzędzi generatywnych oraz automatyzacji.
• Umiejętność projektowania skutecznych promptów oraz workflowów opartych o AI.
• Analityczne podejście do rozwiązywania problemów i identyfikowania obszarów, w których AI może przynieść realną wartość.
• Otwartość na ciągły rozwój oraz testowanie nowych narzędzi i metod pracy z AI.
• Doświadczenie w prowadzeniu szkoleń, warsztatów lub inicjatyw edukacyjnych w obszarze IT, digital, data lub nowoczesnych technologii.

• Edukacja i mentoring zespołów – wprowadzanie pracowników w praktyczne zastosowania narzędzi AI w codziennej pracy.
• Prowadzenie szkoleń, warsztatów i konsultacji dla analityków oraz zespołów developerskich.
• Wsparcie analityków i Product Ownerów w efektywnym wykorzystaniu narzędzi takich jak GitHub Copilot Chat oraz M365 Copilot, z uwzględnieniem doboru odpowiedniego modelu do konkretnego zadania.
• Pomoc w tworzeniu skutecznych promptów oraz optymalizacji sposobu pracy z modelami AI.
• Budowanie i rozwijanie wewnętrznej bazy dobrych praktyk dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji.
• Śledzenie i analiza nowych trendów oraz rozwiązań w obszarze AI.
• Porównywanie dostępnych narzędzi (np. GitHub Copilot Chat i M365 Copilot oraz alternatywnych rozwiązań) oraz przygotowywanie rekomendacji na podstawie jakości, kosztów, ryzyk i zgodności.
• Definiowanie oraz monitorowanie KPI/OKR i ROI związanych z wykorzystaniem AI (produktywność, jakość, koszty) oraz raportowanie wyników do interesariuszy IT.
• Wdrażanie rozwiązań AI w procesie SDLC – analiza potrzeb, konfiguracja narzędzi, definiowanie standardów użycia, tworzenie zasad governance oraz skalowanie wdrożeń.

Praca w trybie hybrydowym, 1 raz w tygodniu praca w biurze.