Edge One Solutions

Agentic SDLC Senior Engineer | Branża ubezpiezeniowa

Brak informacji o wynagrodzeniu

SeniorHybryda·WarszawaFull-time·Umowa o pracę

#464741·Dodano 24 dni temu·0

Źródło: justjoin.it

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

AISoftware DevelopmentCI/CD DevOps

Podsumowanie oferty

Będziesz prowadzić wdrożenia Agentic SDLC w organizacji z branży ubezpieczeniowej — od analizy potrzeb i pilotaży po standaryzację i skalowanie. Zaprojektujesz agentów AI, workflowy i praktyki wspierające cykl wytwarzania oprogramowania, wykorzystując m.in. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor i M365 Copilot.

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.
Doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu rozwiązań AI: konfiguracji, integracji z systemami organizacji, hardeningu, monitorowaniu i iteracyjnym rozwoju.
Umiejętność zbierania i porządkowania potrzeb biznesowych oraz technicznych, a następnie przekładania ich na inicjatywy wdrożeniowe i architekturę rozwiązania, także 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, w tym umiejętność prowadzenia rozmów z zespołami technicznymi, managerami i dyrektorami.
Doświadczenie w transferze wiedzy inżynierskiej poprzez wspólną realizację zadań z zespołem: pair/mob programming, wspólne code review oraz projektowanie i budowę rozwiązań na rzeczywistych zadaniach zespołu.
Umiejętność ujednolicania praktyk i standardów pracy z narzędziami AI oraz doboru praktyk Agentic SDLC do ról i zadań developera, testera, analityka i DevOps.
Umiejętność wspierania zespołów wytwórczych w operacyjnym przejęciu wdrożonych rozwiązań, w tym przez stopniowe przekazywanie odpowiedzialności, sesje techniczne przy wdrożeniach i wspólną pracę 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:

Praktyczna znajomość koncepcji LLM, RAG, automatyzacji i architektur agentowych.
Praktyka z frameworkami, np. LangGraph, oraz protokołem MCP.

Obowiązki

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 przy zbieraniu potrzeb, ustalaniu priorytetów i budowaniu 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 i 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

Dofinansowanie lub pełne pokrycie kosztów szkoleń, certyfikatów i konferencji rozwijających kompetencje techniczne.
Możliwość zmiany projektu i dopasowania kolejnego do własnych preferencji.
Wyjścia integracyjne, aktywności sportowe i webinary #edge1talks.
Wsparcie sportowych inicjatyw i wynajmu sal treningowych.
Pakiet zdrowotny obejmujący prywatną opiekę, kartę sportową, ubezpieczenie i wsparcie psychologiczne.
Elastyczne benefity: możliwość decydowania o przeznaczeniu punktów w systemie benefitowym.

Dofinansowanie szkoleń

Budżet konferencyjny

Spotkania integracyjne

Karta sportowa

Opieka zdrowotna

Ubezpieczenie

Edge One Solutions

263 aktywne oferty

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz