AI Engineer

140 - 155 PLN/ godz./ godz.B2BB2B (netto)

MidZdalnie·WarszawaFull-time·B2B

#475058·Dodano 6 dni temu·5

Źródło: nofluffjobs.com

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

AIR Jira GitLab GitHubGerritAPISQLPower BILLM Confluence DevOps AgileCDGitHub ActionsPower QueryDAXRAGPython

Podsumowanie oferty

Rola obejmuje ocenę, wdrażanie i monitorowanie metryk dostarczania oprogramowania oraz rozwój dashboardów KPI w Power BI. Osoba będzie łączyć dane z Jira, GitLab, GitHub i Gerrit, a także mierzyć efekty narzędzi GenAI i wspierać rozwiązania oparte na LLM.

Wymagania

Doświadczenie w analityce danych, Platform Engineering, DevOps lub obszarze Agile/procesów IT.
Bardzo dobra znajomość Jira (JQL, workflow, historia statusów, dashboardy) oraz Confluence.
Praktyczna znajomość GitLab (pipeline'y, CI/CD, deploymenty, Merge Requesty), GitHub (repozytoria, Pull Requesty, GitHub Actions, API) oraz Gerrit (code review, patchsety, czasy review).
Swobodne posługiwanie się SQL (JOIN, agregacje, CTE, funkcje okna) oraz doświadczenie w Power BI (modelowanie danych, Power Query, DAX, dashboardy).
Znajomość technologii LLM i AI, rozumienie działania modeli językowych, ich możliwości i ograniczeń (halucynacje, bezpieczeństwo danych, koszty), a także podstaw prompt engineeringu i RAG.
Doświadczenie w integracji LLM z aplikacjami i procesami przez API, praktyczna znajomość GitHub Copilot (w tym metryk adopcji) oraz Microsoft Copilot.
Znajomość rozwiązań takich jak NotebookLM i Google Vertex AI.
Znajomość metryk DORA (deployment frequency, lead time for changes, change failure rate, failed deployment recovery time, rework rate) oraz rozumienie różnic między Lead Time for Changes i Cycle Time, wraz z umiejętnością ich obliczania.
Umiejętność doboru i wdrażania metryk do celów organizacji, analizy trendów, pracy na medianach i percentylach oraz łączenia wskaźników szybkości dostarczania ze stabilnością.
Umiejętność przekładania metryk na wartość biznesową (szybkość dostarczania wartości, ryzyko dla klientów, koszty przeróbek), formułowania rekomendacji i celów KPI oraz oceny jakości danych przed wyciąganiem wniosków.

Obowiązki

Ocena obecnie stosowanych metryk i dobór nowych, adekwatnych do celów organizacji.
Implementacja metryk end-to-end: definicja, źródło danych, automatyzacja zbierania i dashboard.
Pozyskiwanie i łączenie danych z Jira, GitLab, GitHub i Gerrit przez API i SQL.
Liczenie i monitorowanie metryk DORA, Lead Time for Changes, Cycle Time i flow metrics.
Budowa i rozwój dashboardów KPI w Power BI.
Interpretowanie wyników i wskazywanie wąskich gardeł w procesie.
Tłumaczenie wyników na język biznesu: time-to-market, koszt opóźnień, ryzyko operacyjne i wpływ na klienta.
Pomiar efektów wdrożenia narzędzi GenAI: adopcji, wpływu na produktywność i jakość oraz zwrotu z inwestycji w licencje.
Wsparcie przy rozwiązaniach opartych o integrację z LLM.
Przygotowywanie rekomendacji usprawnień i mierzenie ich efektów.
Dokumentowanie definicji metryk, metodyki i raportów w Confluence.
Prezentowanie wyników zespołom i managementowi.

Benefity

Dofinansowanie karty sportowej.
Stałe wsparcie konsultanta.
Program rekomendacji pracowników.
Employee referral bonus.

Karta sportowa

Premie

DCG

444 aktywne oferty

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz