Agentic SDLC Senior Engineer | Branża ubezpiezeniowa

Brak informacji o wynagrodzeniu

SeniorOn-site·WarszawaFull-time

#464123·Dodano wczoraj·0

Źródło: Edge One Solutions

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

Agentic SDLCAIGitHub CopilotClaude CodeCursorCodexM365 CopilotLLMRAGLangGraph

Podsumowanie oferty

W projekcie dla klienta z branży ubezpieczeniowej będziesz wdrażać Agentic SDLC i rozwiązania AI w procesie wytwarzania oprogramowania. Zakres obejmuje projektowanie agentów i workflowów oraz skalowanie ich wykorzystania w organizacji IT.

Wymagania

Minimum 5 lat doświadczenia w roli technicznej: Software Developer, DevOps Engineer, QA/Test Automation Engineer lub podobnej.
Praktyczne doświadczenie w zespołach wytwórczych oraz znajomość pełnego cyklu życia aplikacji.
Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych o narzędzia AI w SDLC, np. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot lub modele open-source.
Praktyczna umiejętność budowy agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz ich integracji ze środowiskiem wytwórczym: repozytoriami, CI/CD, code review i testami.
Znajomość Spec-Driven Development oraz nowoczesnych praktyk inżynierii oprogramowania wspieranych przez AI.
Znajomość koncepcji LLM, RAG, automatyzacji i architektur agentowych.
Doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu rozwiązań AI: konfiguracja, integracja z systemami organizacji, hardening, monitorowanie i iteracyjny rozwój.
Umiejętność zbierania, porządkowania i przekładania potrzeb biznesowych oraz technicznych na konkretne inicjatywy wdrożeniowe i architekturę rozwiązania, w tym z wykorzystaniem warsztatów technicznych jako metody discovery.
Umiejętność oceny wartości biznesowej AI, optymalizacji kosztów użycia modeli oraz mierzenia efektów wdrożeń.
Wysokie kompetencje komunikacyjne i konsultacyjne: umiejętność prowadzenia rozmów z zespołami technicznymi, managerami i dyrektorami.
Doświadczenie w transferze wiedzy inżynierskiej podczas wspólnej realizacji zadań z zespołem: pair/mob programming, wspólne code review, projektowanie i budowa rozwiązań na rzeczywistych zadaniach zespołu.
Umiejętność ujednolicania praktyk i standardów pracy z narzędziami AI w zespole oraz doboru praktyk Agentic SDLC do ról i zadań developera, testera, analityka i DevOps.
Umiejętność wspierania zespołów wytwórczych w operacyjnym przejęciu wdrożonych rozwiązań: stopniowe przekazywanie odpowiedzialności, sesje techniczne przy wdrożeniach i praca ramię w ramię z zespołem.
Znajomość realiów wytwarzania oprogramowania w dużej organizacji finansowej oraz świadomość wymogów bezpieczeństwa i zgodności.
Analityczne podejście, samodzielność, otwartość na eksperymentowanie i ciągłe uczenie się.

Mile widziane:

Praktyka z frameworkami, np. LangGraph, oraz protokołem MCP.

Obowiązki

Wkład do projektu:

Prowadzenie wdrożeń Agentic SDLC end-to-end: od analizy potrzeb, przez pilotaże i konfigurację narzędzi, po standaryzację, governance i skalowanie.
Współpraca z managerami, dyrektorami i zespołami w celu zbierania potrzeb, ustalania priorytetów oraz budowania roadmapy adopcji AI.
Prowadzenie szkoleń, warsztatów, konsultacji i praktycznych sesji pracy dla cross-funkcyjnych zespołów developerskich.
Wspieranie zespołów w efektywnym wykorzystaniu narzędzi takich jak GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex czy M365 Copilot.
Projektowanie i wdrażanie workflowów, agentów, promptów, skilli oraz praktyk Spec-Driven Development wspierających analizę, development, testy, code review, dokumentację i utrzymanie.
Budowanie wewnętrznej bazy wiedzy, standardów, wzorców użycia i dobrych praktyk AI w SDLC.
Zarządzanie oporem wobec zmiany: komunikowanie korzyści, adresowanie obaw, angażowanie liderów technicznych i wspieranie zespołów w zmianie sposobu pracy.
Definiowanie oraz monitorowanie KPI/OKR i ROI wdrożeń AI, m.in. w zakresie produktywności, jakości, czasu dostarczania, kosztu jednostkowego zmiany i adopcji narzędzi.
Ocena oraz rekomendowanie rozwiązań AI SDLC z uwzględnieniem jakości, kosztów, bezpieczeństwa, ryzyk regulacyjnych i zgodności z politykami organizacji.
Tworzenie i egzekwowanie zasad bezpiecznego, odpowiedzialnego użycia AI, w tym ochrony danych, kontroli dostępu i zarządzania ryzykiem.
Monitorowanie rozwoju rynku AI i przekładanie nowych możliwości na konkretne zastosowania w domenie majątkowej.

Benefity

Indywidualne wsparcie Service Delivery Managera w planowaniu ścieżki kariery.
Dofinansowanie lub pełne pokrycie kosztów szkoleń, certyfikatów, konferencji i rozwoju kompetencji technicznych.
Możliwość zmiany projektu i dobrania kolejnego zgodnie z preferencjami.
Wyjścia integracyjne, aktywności sportowe i webinary.
Wsparcie inicjatyw sportowych i wynajmu sal treningowych.
Pakiet zdrowotny obejmujący prywatną opiekę, kartę sportową, ubezpieczenie i wsparcie psychologiczne.
Elastyczne benefity: możliwość przeznaczania punktów w systemie benefitowym na wybrane świadczenia.

Dofinansowanie szkoleń

Budżet konferencyjny

Spotkania integracyjne

Karta sportowa

Opieka zdrowotna

Ubezpieczenie

Edge One Solutions

301 aktywnych ofert

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz