AI Adoption & Enablement Lead

Nasz Klient to niekwestionowany lider w dziedzinie usług ubezpieczeniowych w Polsce, specjalizujący się w ubezpieczeniach majątkowych i osobowych. Firma zatrudnia ponad 1000 pracowników w IT, oferując szeroką gamę produktów ubezpieczeniowych oraz zajmując się windykacją i wsparciem klientów w spłacie zobowiązań finansowych. Klient regularnie wprowadza zmiany w swoich systemach, dążąc do zwiększenia efektywności usług i stosowania nowoczesnych rozwiązań IT. Jit Team zatrudnia ponad 770 ekspertów i oferuje rozwojowe projekty oraz szeroki zakres benefitów, wspierając jednocześnie inicjatywy edukacyjne i charytatywne.

• Doświadczenie w środowisku wytwarzania oprogramowania oraz dobra znajomość SDLC, Agile i pracy zespołów cross-funkcyjnych
• Doświadczenie we wdrażaniu i integracji narzędzi lub rozwiązań AI w zespołach IT oraz praktyczna znajomość narzędzi takich jak GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex lub M365 Copilot
• Doświadczenie z Agentic SDLC, Prompt Engineering i Spec-Driven Development oraz znajomość możliwości i ograniczeń Generative AI, LLM i AI Agents w kontekście SDLC
• Umiejętność projektowania workflowów i agentów AI oraz przekładania potrzeb zespołów IT na konkretne rozwiązania
• Doświadczenie w transferze wiedzy, prowadzeniu technicznych warsztatów oraz tworzeniu dokumentacji, standardów i playbooków

Nice to have:

• Doświadczenie we wdrażaniu nowych narzędzi deweloperskich w dużej organizacji
• Znajomość zasad bezpiecznego i odpowiedzialnego użycia AI w organizacji regulowanej
• Praktyka z frameworkami agentowymi (np. LangGraph) lub protokołem MCP (Model Context Protocol)

• Wdrażanie, konfiguracja i integracja narzędzi AI w zespołach wytwórczych IT
• Projektowanie i budowa workflowów oraz agentów AI wspierających proces wytwarzania oprogramowania
• Wsparcie zespołów w codziennym, praktycznym wykorzystaniu wdrożonych rozwiązań
• Prowadzenie technicznych warsztatów i sesji wspólnej pracy z zespołami
• Tworzenie standardów, playbooków, dokumentacji technicznej i materiałów do bazy wiedzy
• Analizowanie danych i feedbacku dotyczącego wykorzystania narzędzi oraz ujednolicanie praktyk pomiędzy zespołami
• Dobór narzędzi i praktyk AI do ról oraz zadań realizowanych przez zespoły
• Współpraca z zespołami IT, liderami, AI Product Ownerem, AI Coachami i Ambasadorami AI