AI Solutions Engineer (SDLC Automation)

Clurgo to firma stworzona przez developerów dla developerów. Nasze zespoły łączą pełne spektrum kompetencji - od rozwoju oprogramowania i infrastruktury, przez analizę oraz testy, aż po strategiczne zarządzanie produktem i procesami. Realizujemy różnorodne projekty IT dla klientów z wielu branż, dbając o dobre praktyki programistyczne i zachowanie work-life balance. Tworzymy rozwiązania, które mają znaczenie - dla firm w Polsce i na całym świecie.

Dołącz do projektu realizowanego dla dużej organizacji z sektora ubezpieczeniowego, którego celem jest rozwój podejścia Agentic SDLC i praktyczne wykorzystanie AI w całym cyklu wytwarzania oprogramowania. Będziesz projektować i wdrażać rozwiązania oparte na agentach AI, integrować je z narzędziami developerskimi oraz automatyzować kolejne etapy SDLC – od analizy i developmentu po testowanie, code review i dokumentację.

• minimum 5 lat doświadczenia w software developmencie oraz bardzo dobre zrozumienie Software Development Lifecycle (SDLC)
• praktyczne doświadczenie w wykorzystaniu narzędzi AI wspierających development, takich jak GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex lub podobnych
• doświadczenie w projektowaniu rozwiązań opartych o LLM i agentów AI oraz znajomość podejść takich jak agentic workflows, tool use czy multi-agent systems
• znajomość LangGraph i MCP oraz rozumienie integracji agentów z narzędziami, API, repozytoriami i procesami developerskimi
• umiejętność projektowania rozwiązań uwzględniających bezpieczeństwo, kontrolę dostępu i jakość generowanych rezultatów oraz ograniczenia modeli LLM
• umiejętność łączenia roli software engineer, eksperymentatora z GenAI i współpracy z zespołami developerskimi

• projektowanie i rozwój rozwiązań wykorzystujących Agentic AI do automatyzacji procesów Software Development Lifecycle
• budowanie agentów i workflow AI wspierających developerów m.in. w generowaniu kodu, testowaniu, code review, analizie oraz dokumentacji
• integracja modeli LLM i agentów z narzędziami developerskimi, repozytoriami, API i innymi elementami środowiska SDLC
• tworzenie i rozwój rozwiązań wykorzystujących LangGraph oraz Model Context Protocol (MCP)
• prototypowanie nowych zastosowań AI oraz ocena ich przydatności w rzeczywistych procesach wytwarzania oprogramowania
• dbanie o bezpieczeństwo, niezawodność i kontrolę działania rozwiązań agentowych
• współpraca z zespołami developerskimi przy wdrażaniu nowych narzędzi i praktyk Agentic SDLC
• dzielenie się wiedzą oraz wspieranie organizacji w efektywnym i odpowiedzialnym wykorzystaniu AI w software engineeringu