AI Engineer

Wspólnie z naszym Partnerem Biznesowym z branży ubezpieczeniowej poszukujemy doświadczonego specjalisty do realizacji projektów jako AI Engineer. Projekt zakłada wprowadzenie narzędzi oraz rozwiązań AI wspierających cykl życia oprogramowania w zespołach wytwórczych IT Partnera.

• Min. 5 lat doświadczenia w roli technicznej, np. Software Developer, DevOps Engineer lub QA/Test Automation Engineer.
• Doświadczenie zdobyte w zespołach wytwórczych i znajomość całego cyklu życia aplikacji.
• Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w SDLC, takich jak GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot, modele open-source.
• Umiejętność budowy agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz ich osadzania w środowisku wytwórczym (repozytoria, CI/CD, code review, testy).
• Znajomość podejścia Spec-Driven Development oraz aktualnych praktyk inżynierii oprogramowania wspieranych przez AI.
• Znajomość zagadnień LLM, RAG, automatyzacji oraz architektur agentowych.
• Doświadczenie w wdrażaniu rozwiązań AI na produkcję: konfiguracja, integracja, hardening, monitorowanie i rozwój iteracyjny.
• Zdolność do zbierania i porządkowania potrzeb biznesowych i technicznych oraz przekładania ich na inicjatywy wdrożeniowe i architekturę rozwiązania.
• Umiejętność oceny wartości biznesowej rozwiązań AI, optymalizacji kosztów modeli oraz pomiaru efektów wdrożeń.
• Rozwinięte kompetencje komunikacyjne i konsultacyjne w pracy z zespołami, managerami i dyrektorami.
• Doświadczenie w przekazywaniu wiedzy inżynierskiej poprzez pair/mob programming, code review oraz wspólne projektowanie rozwiązań.
• Umiejętność wypracowywania jednolitych praktyk i standardów pracy z narzędziami AI oraz dopasowywania Agentic SDLC do ról i zadań.

Nice to have:

• Praktyczne doświadczenie z frameworkami LangGraph oraz protokołem MCP.

• Konfigurowanie i wdrażanie narzędzi AI w środowiskach zespołów wytwórczych IT.
• Tworzenie workflowów AI, agentów, skilli i promptów oraz ich osadzanie w repozytoriach, procesach CI/CD, code review i testach.
• Przygotowywanie standardów korzystania z narzędzi AI oraz dokumentacji technicznej przeznaczonej dla zespołów.
• Bieżące wsparcie inżynierskie zespołów przy pracy z wdrożonymi rozwiązaniami, m.in. poprzez pair/mob programming oraz wspólne code review.
• Organizowanie warsztatów technicznych służących rozpoznaniu potrzeb (discovery) i przekładanie ich na konkretne inicjatywy wdrożeniowe.

Gotowość do cotygodniowych spotkań koordynacyjnych w biurze Partnera w Warszawie; pozostały czas praca zdalna.