Agentic SDLC Engineer

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• projektowanie, budowa i wdrażanie agentów AI, workflowów, skilli oraz promptów wspierających proces wytwarzania oprogramowania,
• tworzenie i rozwój rozwiązań klasy Agentic SDLC dla zespołów developerskich,
• integracja rozwiązań AI z repozytoriami kodu, pipeline’ami CI/CD, code review, testami i innymi elementami środowiska developerskiego,
• wdrażanie narzędzi AI wspierających pracę developerów, testerów, analityków i DevOps,
• projektowanie rozwiązań wykorzystujących LLM, RAG, automatyzację oraz architektury agentowe,
• produkcyjne wdrażanie rozwiązań AI, w tym ich konfiguracja, integracja, hardening, monitoring i dalszy rozwój,
• prowadzenie technicznego discovery oraz warsztatów z zespołami wytwórczymi,
• analiza potrzeb biznesowych i technicznych oraz przekładanie ich na konkretne inicjatywy i architekturę rozwiązania,
• dobór odpowiednich narzędzi, modeli i praktyk AI do konkretnych zastosowań w SDLC,
• rozwijanie i standaryzacja praktyk związanych ze Spec-Driven Development oraz AI-assisted software engineering,
• mierzenie efektów wdrożeń AI, ocena ich wartości biznesowej oraz optymalizacja kosztów wykorzystania modeli,
• współpraca z zespołami technicznymi, managerami oraz kadrą zarządzającą,
• aktywny transfer wiedzy poprzez pair/mob programming, wspólne code review, projektowanie oraz budowanie rozwiązań razem z zespołami,
• tworzenie i ujednolicanie standardów korzystania z AI w zależności od roli – developer, tester, analityk czy DevOps,
• przygotowywanie zespołów do samodzielnego utrzymywania i rozwijania wdrożonych rozwiązań AI,
• stopniowe przekazywanie odpowiedzialności za rozwiązania zespołom wewnętrznym.

Nasze wymagania

• minimum 5 lat doświadczenia w technicznej roli, np. Software Developer, DevOps Engineer, QA/Test Automation Engineer lub podobnej,
• bardzo dobra znajomość procesu wytwarzania oprogramowania i praktyczne doświadczenie w pracy z pełnym SDLC,
• praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań wykorzystujących AI w procesie wytwarzania oprogramowania,
• doświadczenie z narzędziami takimi jak GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot lub modelami open-source,
• praktyczna umiejętność budowania agentów AI, workflowów, skilli i promptów,
• doświadczenie w integrowaniu AI z repozytoriami, CI/CD, procesem code review oraz testami,
• znajomość Spec-Driven Development i nowoczesnych praktyk software engineering wspieranych przez AI,
• znajomość zagadnień LLM, RAG, automatyzacji i architektur agentowych,
• doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu rozwiązań AI – konfiguracja, integracja, hardening, monitoring i iteracyjny rozwój,
• umiejętność prowadzenia technicznego discovery i przekładania potrzeb organizacji na konkretne rozwiązania oraz ich architekturę,
• umiejętność oceny wartości biznesowej zastosowania AI oraz mierzenia efektów wdrożenia,
• świadomość kosztów wykorzystania modeli i umiejętność ich optymalizacji,
• doświadczenie w dzieleniu się wiedzą techniczną i pracy bezpośrednio z zespołami developerskimi,
• umiejętność komunikacji zarówno z inżynierami, jak i managerami oraz dyrektorami,
• znajomość realiów wytwarzania oprogramowania w dużych organizacjach oraz świadomość wymagań związanych z bezpieczeństwem i compliance,
• samodzielność, analityczne podejście i gotowość do eksperymentowania z nowymi rozwiązaniami,
• możliwość pracy z terytorium Polski,
• gotowość do pracy hybrydowej – minimum 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie.
• praktyczne doświadczenie z LangGraph lub innymi frameworkami do budowy rozwiązań agentowych,
• znajomość i praktyczne wykorzystanie MCP (Model Context Protocol),
• doświadczenie w sektorze finansowym,
• doświadczenie w tworzeniu standardów wykorzystania AI w większej organizacji,
• doświadczenie we wdrażaniu Agentic SDLC dla wielu zespołów lub różnych ról w procesie wytwarzania oprogramowania.