Senior AI & Engineering Analytics Consultant

PKO BP Finat; Województwo mazowieckie; Hybrid; PLN 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

Kontrakt B2B

Co najmniej do 31.12.2026 r.

Luxmed i kafeteria

Job summary

PKO BP Finat poszukuje specjalisty ds. analityki danych i metryk w kontekście transformacji inżynierii oprogramowania. Zadania obejmują definicję metryk, łączenie danych z Jira/GitLab/GitHub/Gerrit oraz tworzenie dashboardów KPI w Power BI.

Wymagana jest praktyczna znajomość metryk DORA i umiejętność tłumaczenia wyników na język biznesu oraz rekomendacje optymalizacji procesów. Praca dotyczy implementacji narzędzi GenAI i raportowania do interesariuszy.

Qualifications

• Min. 3–5 lat doświadczenia w analityce danych, Platform Engineering, DevOps lub Agile/procesów IT.
• Bardzo dobra znajomość Jira, Confluence i SQL.
• Doświadczenie w Power BI i integracji danych z narzędzi DevOps.

Responsibilities

• Ocenę metryk i dobór adekwatnych miar 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 DORA, Lead Time for Changes, Cycle Time i flow metrics.
• Budowę KPI dashboardów w Power BI i prezentację wyników.
• Przekładanie wyników na język biznesu i rekomendacje usprawnień.
• Wspieranie integracji GenAI i dokumentacja definicji metryk w Confluence.
• Prezentowanie wyników zespołom i managementowi.

Skills

Analiza danych

Platform Engineering

DevOps

Agile/procesy IT

Metryki DORA

Interpretacja danych

Tools

Jira

Confluence

GitLab

GitHub

Gerrit

SQL

Power BI

Job description

opis projektu:

Transformacja inżynierii oprogramowania poprzez budowę i rozwój organizacyjnych, procesowych i technologicznych fundamentów do adopcji generatywnej AI w procesie SDLC (Software Development Life Cycle).

Opis stanowiska

• 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
• 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, oraz ocena, jak interpretować dane i jaki jest trend

Wymagania

• Min. [3-5] lat doświadczenia w analityce danych, Platform Engineering, DevOps lub obszarze Agile/procesów IT

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

Oferujemy

• kontrakt B2B
• współpraca do 31.12.2026r, z możliwością przedłużenia od lutego przyszłego roku na dłuższy okres
• opcjonalnie pakiet Luxmed i Kafeteria MyBenefit