AI Engineer

Zakres obowiązków:

• Ocena obecnie stosowanych metryk i dobór nowych, adekwatnych do celów organizacji
• Implementacja metryk end-to-end: definicja, źródło danych, automatyzacja zbierania, dashboard
• Pozyskiwanie i łączenie danych z Jira, GitLab, GitHub i Gerrit (API, SQL)
• Liczenie i monitorowanie metryk DORA, Lead Time for Changes, Cycle Time i flow metrics
• Budowę i rozwój dashboardów KPI w Power BI
• Interpretację wyników i wskazywanie wąskich gardeł w procesie
• Tłumaczenie wyników na język biznesu: time-to-market, koszt opóźnień, ryzyko operacyjne, wpływ na klienta
• Pomiar efektów wdrożenia narzędzi GenAI (adopcja, wpływ na produktywność i jakość, zwrot 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

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

Oferujemy:

• Dofinansowanie karty sportowej
• Stałe wsparcie konsultanta
• Program rekomendacji pracowników