Turn this role into an interview — a resume and cover letter built around what this employer wants.
People Trust sp. z o.o. poszukuje analityka biznesowego, który wnikliwie rozkłada biznes klienta, rozumie procesy i dane, a następnie projektuje logikę systemu z wykorzystaniem AI w praktyce, a nie jako slogan.
Początkowo wymagana silna obecność w Warszawie, następnie model pracy staje się elastyczny, z możliwością pracy zdalnej i okazjonalnych wizyt w biurze. Twoje zadanie to prowadzenie analizy u klienta, prowadzenie wywiadów i warsztatów, identyfikacja ograniczeń i zależności, tworzenie
Nie szukam kolejnego „analityka biznesowego”, który zrobi 150 stron BRD, wrzuci je do Jiry i uzna temat za zamknięty. Szukam osoby, która wchodzi do klienta, rozkłada jego biznes na czynniki pierwsze, rozumie procesy, dane i zależności, a potem potrafi zbudować z tego logikę systemu. I robi to w świecie, w którym AI nie jest buzzwordem na slajdzie, tylko codziennym narzędziem pracy.
W przypadku tego projektu: na początku potrzebujemy mocnej obecności w Warszawie, ale później model pracy staje się zdecydowanie bardziej elastyczny do nawet w 100% zdalnego ze sporadycznymi wizytami na Armii Ludowej w Warszawie.
Co jest do zrobienia?
Na start trafiasz do dużego klienta z Warszawy, który stoi przed bardzo konkretnym problemem: co dalej z jego systemem? Rozwijać? Przebudować? Wymienić? A może najpierw uporządkować procesy, dane i logikę, zanim ktokolwiek zacznie pisać kod? Twoim zadaniem będzie znaleźć odpowiedź.
Co ważne: nie będziesz tylko „dostawcą analizy”.
Po podjęciu decyzji przez klienta wchodzisz dalej razem z architektami, senior developerami backendowymi i DevOpsami.
Twoja odpowiedzialność?
Logika biznesowa systemu. Przekładasz procesy i wymagania na konkretne zależności w systemie. Pilnujesz, czy to, co powstaje, rzeczywiście odpowiada temu, co zostało ustalone z biznesem.
AI-first. Ale naprawdę. Tutaj AI nie oznacza: „Umiem dobrze promptować ChatGPT”. Chodzi o praktyczne wykorzystanie AI w codziennej pracy analitycznej. Vibe coding będzie normalnym elementem pracy. Piszesz własne skrypty. Profilujesz dane z ekstraktów klienta. Robisz szybki prototyp. Automatyzujesz fragment dokumentacji. Przerabiasz dane. Testujesz hipotezę. Budujesz sobie narzędzia, które skracają pracę z godzin do minut.
Najlepiej, jeśli masz już własny, uporządkowany sposób pracy: repo, reguły, skrypty, checklisty, workflow, własny setup AI.