AI Transformation Lead

Zakres współpracy obejmuje:

• świadczenie usług w ramach projektu związanego z budową i wdrażaniem rozwiązań AI wspierających cały proces Software Development Life Cycle, 
• projektowanie i rozwój systemów opartych o LLM, Agentic AI oraz RAG, usprawniających analizę, development, testowanie i automatyzację procesów,
• budowę agentów AI oraz rozwiązań wykorzystujących kontekstowe wyszukiwanie informacji i bazy wiedzy,
• tworzenie prototypów, PoC, MVP oraz rozwiązań gotowych do wdrożenia produkcyjnego,
• identyfikację obszarów SDLC, które mogą zostać zoptymalizowane z wykorzystaniem AI,
• definiowanie standardów, governance oraz zasad bezpiecznego wykorzystania modeli AI w organizacji,
• mierzenie efektów biznesowych i operacyjnych wdrażanych rozwiązań,
• współtworzenie podejścia organizacji do wykorzystania AI w procesie wytwarzania oprogramowania,
• tryb realizacji usług: hybrydowo, obejmujący obecność w biurze w Warszawie 1 dzień w tygodniu,
• budżet projektu: do 190 PLN/h + VAT, w zależności od doświadczenia oraz zakresu świadczonych usług.

Kompetencje wymagane do realizacji usług:

• bardzo dobra znajomość Azure AI Foundry oraz usług AI dostępnych w ekosystemie Azure,
• doświadczenie w projektowaniu i budowie rozwiązań opartych o Agentic AI,
• praktyczne doświadczenie w projektowaniu i implementacji rozwiązań RAG, obejmujących wyszukiwanie kontekstowe, embeddingi, wektoryzację oraz integrację z bazami wiedzy i dokumentami,
• doświadczenie w integracji modeli AI z aplikacjami, API, narzędziami developerskimi oraz procesami DevOps,
• doświadczenie developerskie w jednym z obszarów: Java Development, Quality Assurance lub AI/LLM Architecture,
• doświadczenie z narzędziami wspierającymi agentic coding, takimi jak GitHub Copilot, Claude Code, Codex lub podobnymi,
• znajomość zagadnień związanych z MCP Servers, Context Engineering oraz LLM Guardrails,
• doświadczenie w budowie rozwiązań wykorzystujących LLM do wspierania procesu testowania oprogramowania,
• znajomość procesu SDLC, CI/CD, code review, testów automatycznych oraz dobrych praktyk wytwarzania oprogramowania,
• umiejętność przekazywania wiedzy członkom zespołu.

 Mile widziane:

• doświadczenie z modelami open-source lub self-hosted LLM,
• znajomość narzędzi Azure DevOps, GitHub, GitLab, SonarQube oraz rozwiązań wspierających development i delivery.