Director of AI & Data Engineering

Next Technology Professionals to wyspecjalizowana agencja rekrutacyjna i firma outsourcingowa o silnym profilu technologicznym. Od ponad 10 lat wspierają firmy w budowie zespołów IT, AI, Cybersecurity, SAP oraz w rekrutacjach dla finansów, inżynierii i marketingu. Zrealizowali ponad 1000 skutecznych procesów rekrutacyjnych dla korporacji, scale-upów i dynamicznie rosnących startupów. Przesyłając swoje CV do Next Technology Professionals, trafiasz do starannie wyselekcjonowanej bazy kandydatów realizujących projekty dla wiodących globalnych organizacji. Pracują wyłącznie w oparciu o aktualne, konkretne potrzeby klientów. Jeśli Twój profil będzie odpowiadał jednemu z prowadzonych procesów, skontaktują się niezwłocznie.

• Od 8 do 11 lat praktycznego doświadczenia w pracy z nowymi technologiami, analizą danych lub AI w złożonych organizacjach (mile widziane doświadczenie w branży finansowo-ubezpieczeniowej).
• Udokumentowane sukcesy w budowaniu, skalowaniu oraz wdrażaniu modeli ML i GenAI w rozwiązaniach klasy enterprise.
• Biegła znajomość ekosystemu chmurowego (GCP, AWS lub Azure) oraz architektury opartej na mikroserwisach, API i koncepcji lakehouse.
• Doświadczenie w przywództwie i skutecznym zarządzaniu dużymi strukturami inżynierskimi (zespoły powyżej 40 osób).
• Ponadprzeciętna zdolność do komunikowania technicznych zawiłości w sposób zrozumiały dla biznesu, pokazując realną wartość wdrożeń.
• Zdolności liderskie wspierające zarządzanie zmianą (change leadership) i promowanie kultury opartej na innowacjach.
• Zrozumienie kwestii związanych z etyką AI, regulacjami prawnymi oraz zarządzaniem ryzykiem operacyjnym.
• Biegła znajomość języka angielskiego, umożliwiająca swobodną współpracę na poziomie technicznym i zarządczym.

• Kształtowanie i egzekucja strategii technologicznej w obszarach Data i AI, w tym tworzenie roadmapy wdrażania architektury opartej na agentach AI.
• Prowadzenie produktów AI przez pełen cykl życia: od koncepcji, poprzez prototypowanie i testy, aż po produkcję, monitorowanie i optymalizację.
• Ewaluacja i dobór optymalnych technologii wspierających (narzędzia chmurowe, platformy ML, modele generatywne).
• Zarządzanie interdyscyplinarnym Center of Excellence, zrzeszającym kompetencje z zakresu inżynierii danych, MLOps oraz automatyzacji.
• Gwarantowanie wysokich standardów i jakości kodu, budowa architektury referencyjnej oraz procesów CI/CD przy ścisłej współpracy z różnymi jednostkami organizacyjnymi.
• Nadzór nad budżetem technologicznym, mierzenie wskaźników ROI, SLA oraz oszczędności generowanych poprzez automatyzację.
• Integracja rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji z funkcjonującymi już systemami operacyjnymi i architekturą biznesową (API, event-driven).
• Stała kooperacja z działami bezpieczeństwa i compliance w celu minimalizacji ryzyka technologicznego.