Team Connect to wiodący w Polsce dostawca usług IT w modelunearshore i offshore. Od 2008 roku z sukcesem tworzymy oraz rozwijamy oprogramowanie dla naszych klientów.Specjalizujemy się w wytwarzaniu oprogramowania w oparciu o metodykiAgile i DevOps- od etapu analizy, przez implementację, aż po dalszy rozwój produktu. Tworzymy aplikacjebackendowe, frontendowe oraz mobilne.dla jednego z naszych klientów z branży bankowej poszukujemy Analityka metryk wytwarzania oprogramowania (Power BI, DORA, GenAI).
Wymagane doświadczenie
- Min. [3-5] lat doświadczenia w analityce danych, Platform Engineering, DevOps lub obszarze Agile/procesów IT
Wymagane kompetencje:
Narzędzia deweloperskie i analityczne
- Bardzo dobra znajomość Jira (JQL, workflow, historia statusów, dashboardy)
- Bardzo dobra znajomość Confluence
- Praktyczna znajomość GitLab (CI/CD, pipeline'y, deploymenty, Merge Requesty)
- Praktyczna znajomość GitHub (repozytoria, Pull Requesty, GitHub Actions, API)
- Praktyczna znajomość Gerrit (proces code review, patchsety, czasy review)
- Swobodne posługiwanie się SQL (JOIN, agregacje, CTE, funkcje okna)
- Doświadczenie w Power BI (modelowanie danych, Power Query, DAX, dashboardy)
GenAI i narzędzia AI
- Rozumienie działania modeli językowych (LLM), ich możliwości i ograniczeń (halucynacje, bezpieczeństwo danych, koszty)
- Praktyczna znajomość prompt engineeringu i podstaw RAG
- Doświadczenie w integracji LLM z aplikacjami lub procesami przez API
- Praktyczne korzystanie z GitHub Copilot i znajomość metryk jego adopcji
- Korzystanie z Microsoft Copilot w codziennej pracy analitycznej
- Znajomość narzędzi do pracy z wiedzą, np. NotebookLM, Google Vertex AI
Metryki i analiza
- Znajomość metryk DORA (DevOps Research and Assessment): deployment frequency, lead time for changes, change failure rate, failed deployment recovery time, rework rate
- Rozumienie różnicy między Lead Time for Changes a Cycle Time i umiejętność liczenia obu
- Umiejętność oceny i doboru metryk do celów organizacji oraz ich wdrożenia w praktyce
- Umiejętność interpretacji wskaźników KPI: praca na medianach i percentylach, analiza trendów, łączenie metryk szybkości ze stabilnością
- Umiejętność przełożenia metryk na znaczenie biznesowe, np. lead time jako szybkość dostarczania wartości, change failure rate jako ryzyko dla klientów, rework jako koszt przeróbek
- Umiejętność przekładania wyników analizy na konkretne rekomendacje i cele KPI
- Umiejętność oceny jakości danych przed wyciąganiem wniosków
Usługi obejmują w szczególności:
- Ocenę 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
Oczekiwane rezultaty realizowanych usług
- Raport adopcji narzędzi oraz ich wpływu na szybkość i jakość pracy
- Porównanie z poziomem bazowym, z uwzględnieniem innych zmian w zespołach
- Oszacowanie opłacalności licencji i kosztów wdrożenia, z jawnymi założeniami. Sama adopcja nie stanowi dowodu wzrostu produktywności
- Metodyka, definicje i raporty przygotować i dodać do Confluenca
- Zasady utrzymania rozwiązania oraz prezentacja wniosków interesariuszom
- Udokumentowane definicje, wzory, źródła danych, zakres pomiaru i częstotliwość aktualizacji
- Wskazanie etapów powodujących oczekiwanie, opóźnienia i przeróbki
- Ocena stosowanych metryk, dostępności i jakości danych
- Wskazanie braków oraz ustalenie poziomu bazowego do późniejszych porównań
- Lista rekomendacji z priorytetami, właścicielami, terminami i miernikami sukcesu
- Uzgodnione cele KPI oraz sprawdzenie rezultatów po wdrożeniu zmian
- Widok szybkości dostarczania, stabilności, jakości i przepływu pracy
- Trendy, mediany i percentyle oraz możliwość analizy zespołów i usług
- Czytelna prezentacja dla zespołów i managementu
- Powtarzalny proces zasilania danymi z Jira, GitLab, GitHub i Gerrit oraz innych narzędzi DevOps
- Kontrola kompletności, spójności i aktualności danych
- Analiza tego co mamy aktualnie i ocena jak intepretować dane, jaki trend
Benefity:
- Długofalowa współpraca
- Pakiet benefitów – Multisport, prywatna opieka medyczna, ubezpieczenie na życie
- Budżet szkoleniowy
- Bezpłatne lekcje angielskiego
- Indywidualne wsparcie ze strony dedykowanego opiekuna firmy