AI Dev Coach in Warsaw

AI Coach - DevOps Practice jest odpowiedzialny za promowanie przyjęcia i efektywne wykorzystanie technologii AI w zespołach inżynieryjnych i DevOps. Rola ta łączy wiedzę techniczną, coaching, doradztwo oraz umiejętności zarządzania zmianą, aby pomóc organizacjom inżynieryjnym poprawić produktywność, jakość oprogramowania i wydajność dostaw poprzez sposoby pracy wspierane przez AI.

AI Coach działa jako zaufany doradca dla programistów, inżynierów DevOps, architektów, menedżerów inżynieryjnych i liderów technologicznych, pomagając zespołom identyfikować, wdrażać, zarządzać i skalować rozwiązania AI w całym cyklu życia rozwoju oprogramowania (SDLC).

Rola koncentruje się na maksymalizacji wartości biznesowej z inwestycji w AI poprzez promowanie najlepszych praktyk, mierzenie wyników oraz zapewnienie odpowiedzialnego i bezpiecznego przyjęcia AI.

• AI Adoption & Enablement
  • Prowadzenie inicjatyw związanych z przyjęciem AI w zespołach inżynieryjnych, DevOps, inżynierii platform, QA i produktowych.
  • Przeprowadzanie sesji szkoleniowych, warsztatów, godzin konsultacyjnych oraz praktycznego coachingu w celu poprawy użycia narzędzi wspieranych przez AI.
  • Mentorowanie inżynierów i liderów technicznych w efektywnym korzystaniu z GitHub Copilot, Claude Code, Cursor i innych technologii wspomagających rozwój.
  • Promowanie umiejętności związanych z AI i pomoc zespołom w integracji AI w codziennych działaniach.
• AI-Powered SDLC Transformation
  • Prowadzenie wdrożeń rozwiązań AI w całym cyklu życia rozwoju oprogramowania (SDLC), od analizy wymagań po rozwój, testowanie, wdrażanie i operacje.
  • Ocena potrzeb zespołu i identyfikacja przypadków użycia o wysokiej wartości dla przyjęcia AI w praktykach inżynieryjnych i DevOps.
  • Definiowanie standardów, wytycznych dotyczących użytkowania oraz ram zarządzania dla odpowiedzialnego wykorzystania AI.
  • Wsparcie w skalowaniu udanych inicjatyw AI w wielu zespołach i organizacjach dostawczych.
• Measurement & Value Realization
  • Definiowanie i monitorowanie KPI, OKR oraz metryk sukcesu związanych z przyjęciem AI i produktywnością inżynieryjną.
  • Mierzenie wpływu biznesowego i ROI inicjatyw AI w organizacjach dostarczających oprogramowanie i DevOps.
  • Produkcja raportów na poziomie kierowniczym oraz wglądów dotyczących postępów w przyjęciu, zysków efektywności i realizacji wartości.

Wymagania:

• Minimum 5-letnie doświadczenie w roli technicznej, takiej jak programista, inżynier DevOps, inżynier platform, inżynier automatyzacji QA, SRE lub podobne.
• Praktyczne doświadczenie z narzędziami inżynieryjnymi wspieranymi przez AI, w tym GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Microsoft 365 Copilot lub równoważnymi rozwiązaniami.
• Silne zrozumienie nowoczesnych praktyk cyklu życia rozwoju oprogramowania (SDLC) oraz metodologii DevOps.
• Umiejętność prowadzenia sesji szkoleniowych, warsztatów i działań coachingowych dla publiczności technicznej i nietechnicznej.
• Dogłębne zrozumienie obecnego ekosystemu AI, w tym LLM, kodowania wspomaganego przez AI, generowania treści, agentowych przepływów pracy i automatyzacji.
• Doświadczenie w projektowaniu skutecznych promptów, przepływów pracy AI, agentów i wielokrotnego użytku rozwiązań AI.
• Znajomość zarządzania AI, bezpieczeństwa, zgodności i praktyk odpowiedzialnego AI.
• Doświadczenie w ocenie narzędzi i platform AI, biorąc pod uwagę jakość, koszty, ryzyko, bezpieczeństwo i wymagania regulacyjne.
• Analizujące podejście z umiejętnością identyfikacji, mierzenia i priorytetyzacji przypadków użycia AI, które przynoszą wartość biznesową.
• Silna pasja do ciągłego uczenia się i śledzenia nowych technologii AI oraz trendów branżowych.

Preferowane kwalifikacje:

• Doświadczenie w pracy w dużych środowiskach korporacyjnych, najlepiej w regulowanych branżach, takich jak usługi finansowe, bankowość, ubezpieczenia lub opieka zdrowotna.
• Doświadczenie w prowadzeniu inicjatyw związanych z przyjęciem AI lub transformacją cyfrową w wielu zespołach lub jednostkach biznesowych.
• Znajomość architektur aplikacji AI i frameworków, w tym RAG, LangGraph, LangChain, agentów AI i systemów wieloagentowych.
• Znajomość Spec-Driven Development i metodologii rozwoju oprogramowania wspomaganych przez AI.
• Doświadczenie w opracowywaniu wewnętrznych standardów, najlepszych praktyk, podręczników i ram zarządzania.
• Zrozumienie zasad FinOps i optymalizacji kosztów związanych z AI.
• Doświadczenie w wdrażaniu rozwiązań AI w inżynierii, DevOps, inżynierii platform lub środowiskach chmurowych.
• Doświadczenie w wystąpieniach publicznych, przywództwie w społeczności, prezentacjach na konferencjach lub wewnętrznych działaniach ewangelizacyjnych.
• Odpowiednie certyfikaty w dziedzinach chmury, DevOps, AI lub inżynierii oprogramowania.

Kluczowe kompetencje:

• Coaching i mentoring
• Facylitacja i prowadzenie warsztatów
• Wpływanie i zarządzanie zmianą
• Myślenie strategiczne
• Decyzje oparte na danych
• Silne umiejętności odpowiedzialności i realizacji
• Ciekawość i nastawienie na eksperymentowanie