Enterprise AI Architect / Lead AI Solutions Engineer

W ITLT pomagamy naszym zaprzyjaźnionym firmom przekształcać ambitne pomysły w cyfrową rzeczywistość. Z nastawieniem na wyzwania, ciekawość technologii i zwinność - współtworzymy wyjątkowe rozwiązania IT. Projekt dotyczy budowy i rozwoju rozwiązań AI w sektorze US Professional Services / HR Consulting.

• Poziom Architect / Principal / Lead (nie execution-only)
• Hands-on: aktualne pisanie i review kodu
• Doświadczenie w architekturze systemów: moduły, integracje, reuse, versioning, NFR
• Praktyka: Git, code review, automated testing, CI/CD
• Hands-on experience z nowoczesnymi narzędziami i platformami AI
• Realne systemy LLM wdrożone dla użytkowników, nie tylko prototypy
• Znajomość agentic patterns: tool use, function calling, MCP, prompt engineering, context engineering, orchestration
• Umiejętność oceny, kiedy AI jest właściwym rozwiązaniem, a kiedy lepsze są rozwiązania konwencjonalne
• Doświadczenie w ewaluacji i poprawianiu systemów niedeterministycznych
• Client-facing experience: umiejętność pracy z klientami i senior business stakeholderami
• Presales: shaping, scoping, estimating i prezentowanie rozwiązań
• Umiejętność tłumaczenia rozwiązań technicznych i trade-offów osobom nietechnicznym
• Ownership całej architektury capability, standardy i shared components, platform-level decisions, security/compliance przy wrażliwych danych HR
• Znajomość języka angielskiego na poziomie C1

• Praca bezpośrednio z senior business stakeholderami i ekspertami domenowymi
• Identyfikacja procesów, które warto automatyzować
• Dobór narzędzi, platform i podejścia do problemów biznesowych
• Przygotowywanie i prezentowanie propozycji rozwiązań: scope, approach, effort, impact
• Presales i współpraca z decydentami
• Projektowanie, budowa, testowanie i utrzymanie reusable AI skills
• Pisanie i review production-quality code
• Budowa warstwy ewaluacyjnej: golden cases, acceptance criteria, regression checks
• Debugowanie zachowania agentów AI
• Integracja z platformami i źródłami danych
• Prowadzenie pilotów z użytkownikami i iteracyjne usprawnianie rozwiązań
• Definiowanie i egzekwowanie standardów tworzenia, review, wersjonowania i release AI skills
• Śledzenie rozwoju AI tooling i wdrażanie odpowiednich rozwiązań