Agentic SDLC Senior Engineer

ITConnect; Warszawa; Hybrid; PLN 240,000 - 420,000; Full time

Job summary

ITConnect w Warszawie realizuje projekt z sektora ubezpieczeniowego od ASAP do 31.10.2027. Do Twoich zadań należeć będzie prowadzenie wdrożeń AI w SDLC end-to-end, współpraca z menedżerami w tworzeniu roadmap adopcji AI oraz prowadzenie szkoleń dla zespołów developerskich.

Wymagana jest praktyczna wiedza w zakresie narzędzi AI, takich jak GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex i M365 Copilot, a także umiejętność przekładania potrzeb biznesowych na inicjatywy wdrożeniowe i architekturę

Qualifications

• Minimum 5 lat doświadczenia w roli technicznej (Software Dev, DevOps, QA/Automation lub pokrewna).
• Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w SDLC (np. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot).
• Umiejętność budowy agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz ich integracji w środowisku wytwórczym.
• Znajomość koncepcji Spec-Driven Development, LLM, RAG oraz architektur agentowych; mile widziane LangGraph i MCP.
• Wysokie kompetencje komunikacyjne i konsultacyjne; umiejętność prowadzenia rozmów z zespołami technicznymi i dyrektorami.

Responsibilities

• Prowadzenie wdrożeń Agentic SDLC end-to-end: analiza potrzeb, pilotaże, konfiguracja narzędzi i standaryzacja.
• Współpraca z managerami i dyrektorami w celu budowania roadmapy adopcji AI.
• Prowadzenie szkoleń, warsztatów i praktycznych sesji pracy dla cross-funkcyjnych zespołów developerskich.
• Wspieranie zespołów w wykorzystaniu narzędzi takich jak GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot.
• Projektowanie i wdrażanie workflowów, agentów, skilli i practice Spec-Driven Development.
• Budowanie wewnętrznej bazy wiedzy, standardów i dobrych praktyk AI w SDLC.
• Monitorowanie KPI/OKR i ROI wdrożeń AI; ocena wartości biznesowej i kosztów.

Skills

AI SDLC

Szeroka współpraca z liderami

Komunikacja z menedżerami

Analiza potrzeb biznesowych

Planowanie roadmap AI

Tools

GitHub Copilot

Claude Code

Cursor

Codex

M365 Copilot

LangGraph

MCP

Job description

Projekt w branży ubezpieczeniowej, realizowany od ASAP do 31.10.2027.

Twój zakres obowiązków:

• 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 w celu zbierania potrzeb, ustalania priorytetów oraz budowania 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 czy 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

Nasze 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, modele open-source
• Praktyczna umiejętność budowy agentów AI, workflowów, skilli i promptów oraz ich integracji ze środowiskiem wytwórczym (repozytoria, CI/CD, code review, testy)
• Znajomość Spec-Driven Development oraz nowoczesnych praktyk inżynierii oprogramowania wspieranych przez AI
• Znajomość koncepcji LLM, RAG, automatyzacji i architektur agentowych; mile widziana praktyka z frameworkami, np. LangGraph, oraz protokołem MCP
• Doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu rozwiązań AI: konfiguracja, integracja z systemami organizacji, hardening, monitorowanie i iteracyjny rozwój
• Umiejętność zbierania, porządkowania i przekładania potrzeb biznesowych oraz technicznych na konkretne inicjatywy wdrożeniowe i architekturę rozwiązania (w tym 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: umiejętność prowadzenia rozmów z zespołami technicznymi, managerami i dyrektorami
• Doświadczenie w transferze wiedzy inżynierskiej w toku wspólnej realizacji zadań z zespołem: pair/mob programming, wspólne code review, wspólne projektowanie i budowa rozwiązań na rzeczywistych zadaniach zespołu
• Umiejętność ujednolicania praktyk i standardów pracy z narzędziami AI wewnątrz zespołu oraz doboru praktyk Agentic SDLC do ról i zadań (developer, tester, analityk, DevOps) — tak, aby potencjał każdej roli był wykorzystywany adekwatnie
• Umiejętność wspierania zespołów wytwórczych w operacyjnym przejęciu wdrożonych rozwiązań: stopniowe przekazywanie odpowiedzialności, sesje techniczne przy wdrożeniach, praca ramię w ramię 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