Czym będziesz się zajmować na co dzień?

Identyfikacja i priorytetyzacja use case’ów AI pod kątem wartości biznesowej, wykonalności technicznej i ryzyka

Ocena zasadności inicjatyw wraz z analizą TCO i ROI

Tworzenie i współutrzymywanie roadmapy wdrożeń AI

Zarządzanie relacjami z dostawcami modeli i platform

Wspieranie adopcji AI: dobre praktyki, szkolenia, rozwijanie świadomości możliwości, standardy pracy z narzędziami, także poprzez tworzenie sieci zewnętrznych ekspertów

Koordynacja sieci wewnętrznych championów AI w zespołach

Prowadzenie bieżącej komunikacji wewnętrznej i urealnianie zapotrzebowania, budowanie silnej relacji i zrozumienia potrzeb zespołu

Współtworzenie scenariuszy testowych dla narzędzi, wraz z przejrzystymi kryteriami oceny

Wypracowanie i utrzymywanie przejrzystej bazy dopuszczonych i sprawdzonych rozwiązań AI w organizacji, zarówno zewnętrznych, jak i wewnętrznych

Współutrzymywanie raportów pipeline’u implementacji i operacyjnych

Requirements

Modele, platformy i zastosowania

Rozumienie architektury LLM na poziomie koncepcyjnym

Znajomość rozwiązań od głównych dostawców oraz ich implementacji, także w ekosystemie modeli open-weight

Definiowanie kryteriów jakości i współtworzenie evali oraz golden datasets do oceny modeli i pipeline’ów

Odpowiedzialność za treść wiedzy, z której korzystają narzędzia AI: jej dobór, aktualność i właścicieli merytorycznych

Automatyzacja, integracje i wdrożenia

Identyfikacja procesów do automatyzacji z wykorzystaniem AI oraz projektowanie logiki przepływów

Strukturalna i logiczna znajomość narzędzi low-code/no-code i łączenia AI z systemami firmowymi przez MCP, API i webhooki; prototypowanie rozwiązań

Rozumienie różnic cloud vs. on-premise: skalowanie, dostępność GPU, koszty, latency, bezpieczeństwo i rezydencja danych

Formułowanie wymagań technicznych i przekładanie ich między biznesem a zespołem inżynierskim

Ryzyka i zgodność

Świadomość zagrożeń specyficznych dla AI

Analiza ryzyk związanych z narzędziami AI zgodnie z wewnętrznymi wymaganiami bezpieczeństwa

Podstawowa znajomość wymagań ochrony danych osobowych i praw autorskich w obszarze praktycznego, komercyjnego zastosowania AI

Orientacja w wymogach regulacyjnych i zasadach odpowiedzialnego wykorzystywania AI

Co oferujemy?

Zdrowie i dobrostan

wsparcie psychologiczne

prywatna opieka medyczna

karta Multisport

Rozwój

zespołowy budżet szkoleniowy

wewnętrzna biblioteka

Nasze biuro

blisko stacji metra Stadion Narodowy i Dworca Wschodniego

przyjazne dla psów

wewnętrzna siłownia

brak dress code'u

parking dla samochodów i rowerów

strefa relaksu

gry wideo, planszowe i arcade

Warunki pracy

elastyczne godziny

praca hybrydowa (3 dni w biurze, 2 dni w domu + dodatkowa pula dni zdalnych w skali roku)

20 lub 26 dni płatnego urlopu

międzynarodowe środowisko pracy

Wydarzenia i inne

uczestnictwo w wydarzeniach game devowych

program poleceń

coroczne wydarzenia firmowe

firmowy merch/swag