AI Implementation Leader

Ness Solution; Warszawa; On-site; PLN 180,000 - 320,000; Full time

Job summary

Ness Solution poszukuje eksperta ds. wdrożeń AI, który połączy inżynierię oprogramowania z najnowszymi trendami generative AI. Osoba ta bezpośrednio dołączy do zespołów IT klienta, projektując zaawansowe workflow-y AI i prowadząc warsztaty techniczne.

Zakres obejmuje architekturę AI, standaryzację procesów i transfer wiedzy do zespołów deweloperskich, aby po zakończeniu misji potrafiły samodzielnie rozwijać i utrzymywać rozwiązania. Wymagane praktyczne doświadczenie i zdolności mentorskie.

Qualifications

• Wymagany kilkuletni background IT (Dev/DevOps/QA/Analityk/SM/PO).
• Doświadczenie w praktycznej implementacji narzędzi AI w procesach IT.
• Biegłość w Spec-Driven Development i projektowaniu agentów AI.
• Umiejętność sprzedaży technologii programistom i managerom; mentoring.
• Umiejętność mapowania potrzeb zespołów i obserwowania rynku GenAI.

Responsibilities

• Współpraca z zespołami deweloperskimi; konfiguracja środowisk i rozwiązywanie problemów AI.
• Projektowanie zaawansowanych workflow AI i agentów wspierających cykl życia oprogramowania.
• Analiza użycia AI, standaryzacja procesów i eliminacja wąskich gardeł.
• Transfer wiedzy do zespołów zwinnych; utrzymanie wdrożonych rozwiązań.
• Tworzenie dokumentacji technicznej, playbooków i prowadzenie warsztatów.

Skills

Techniczny background

AI w praktyce inżynierskiej

Agentic SDLC & Prompting

Samoorganizacja

Mentoring i komunikacja

Tools

GitHub Copilot

Cursor

Claude Code

Codex

M365 Copilot

Job description

Oferujemy kontrakt B2B na realizację strategicznego projektu, w którym połączysz świat inżynierii oprogramowania z najnowszymi trendami Generative AI.

Dla naszego klienta – jednej z największych i najbardziej stabilnych instytucji ubezpieczeniowych w Polsce – szukamy eksperta, który WEJDE bezpośrednio do zespołów IT i pomoże im wejść na wyższy poziom efektywności dzięki narzędziom sztucznej inteligencji. Nie szukamy teoretyka marketingu AI, ale praktyka, który potrafi wdrożyć narzędzia w realne środowisko dev, stworzyć workflow i zrobić techniczny warsztat dla programistów.

AI Implementation Leader

Twój zakres odpowiedzialności

• Ewangelizacja i wsparcie "hands-on": Praca ramię w ramię z zespołami deweloperskimi – od wspólnej konfiguracji środowisk po kodowanie i rozwiązywanie bieżących problemów z narzędziami AI.
• Architektura workflow AI: Projektowanie zaawansowanych procesów w duchu Agentic SDLC, tworzenie promptów i budowanie agentów AI wspierających cykl życia oprogramowania.
• Standaryzacja i Data-Driven Insights: Analiza danych dotyczących tego, jak zespoły korzystają z AI, wyciąganie wniosków, eliminowanie wąskich gardeł oraz ujednolicanie standardów w całej organizacji IT.
• Budowanie samodzielności: Transfer wiedzy do zespołów zwinnych w taki sposób, aby po zakończeniu Twojej misji potrafiły same rozwijać i utrzymywać wdrożone rozwiązania.
• Dokumentacja i edukacja: Tworzenie technicznych baz wiedzy, playbooków oraz prowadzenie angażujących warsztatów dla inżynierów, testerów i product ownerów.

Nasze wymagania (Must Have)

• Techniczny background: Kilka lat doświadczenia w strukturach IT (jako Dev, DevOps, QA, Analityk, SM lub PO) – musisz doskonale znać realia metodyk zwinnych i cyklu życia systemów (SDLC).
• AI w praktyce inżynierskiej: Doświadczenie w realnym wdrażaniu i konfiguracji narzędzi takich jak GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Codex czy M365 Copilot w procesach IT.
• Agentic SDLC & Prompting: Praktyczna biegłość w obszarze Spec-Driven Development oraz projektowania agentów AI z pełną świadomością możliwości i barier technologii LLM.
• Zacięcie mentorskie i komunikacyjne: Umiejętność "sprzedania" technologii zarówno programistom, jak i managerom czy AI Coachom; łatwość w dzieleniu się wiedzą.
• Samoorganizacja: Umiejętność samodzielnego mapowania potrzeb zespołów i ciągłe śledzenie dynamicznego rynku GenAI.

Mile widziane (Nice to Have)

• Doświadczenie we wdrażaniu nowego stacku narzędziowego w organizacjach o dużej skali (Enterprise).
• Praktyczna znajomość frameworków agentowych (np. LangGraph) lub protokołu MCP (Model Context Protocol).
• Znajomość realiów security i odpowiedzialnego rozwoju AI w branżach ściśle regulowanych (KNF/Compliance).

Co oferujemy

• Realny wpływ na transformację technologiczną giganta branży ubezpieczeniowej.
• Pracę z najnowocześniejszym stackiem AI na rynku.
• Przejrzysty proces rekrutacji i partnerskie warunki współpracy.