Agentic SDLC Senior Engineer

Oferta: Lokalizacja: Warszawa / Wola – praca hybrydowa – 1 x w tygodniu w biurze Zatrudnienie: przez apreel na zasadach B2B Stawka: do 220zł netto/ h Start: asap Współpraca: długofalowa

Daily tasks

• Przedmiotem usługi jest projektowanie, budowa i wdrażanie rozwiązań klasy Agentic SDLC w zespołach wytwórczych domeny: agentów AI, workflowów , integracji z narzędziami deweloperskimi i pipeline'ami CI/CD, wraz z ich utrzymaniem, rozwojem i pomiarem efektów. Usługa realizowana jest wspólnie z zespołami wytwórczymi Zamawiającego, w modelu zapewniającym transfer wiedzy oraz samodzielne utrzymanie i rozwój rozwiązań przez zespoły po zakończeniu usługi.

Requirements

Wymagania: Minimum 5 lat doświadczenia w roli technicznej: Software Developer, DevOps Engineer , QA/ TestAutomation Engineer lub podobnej.   Praktyczne doświadczenie w zespołach wytwórczych oraz znajomość pełnego cyklu życia aplikacji.   Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych o narzędzia AI w SDLC, np. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, M365 Copilot, modele open-source .   Praktyczna umiejętność budowy agentów AI, workflowów , skilli i promptów oraz ich integracji ześrodowiskiem wytwórczym (repozytoria, CI/CD, code review , testy).   Znajomość Spec- Driven Development oraz nowoczesnych praktyk inżynierii oprogramowania wspieranych przez AI.   Znajomość koncepcji LLM, RAG, automatyzacji i architektur agentowych; mile widziana praktyka z frameworkami , np. LangGraph , oraz protokołem MCP.   Doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu rozwiązań AI: konfiguracja, integracja z systemami organizacji, hardening , monitorowanie i iteracyjny rozwój.   Umiejętność zbierania, porządkowania i przekładania potrzeb biznesowych oraz technicznych na konkretne inicjatywy wdrożeniowe i architekturę rozwiązania (w tym z wykorzystaniem warsztatów technicznych jako metody discovery ).   Umiejętność oceny wartości biznesowej AI, optymalizacji kosztów użycia modeli oraz mierzenia efektów wdrożeń.   Wysokie kompetencje komunikacyjne i konsultacyjne: umiejętność prowadzenia rozmów z zespołami technicznymi, managerami i dyrektorami.   Doświadczenie w transferze wiedzy inżynierskiej w toku wspólnej realizacji zadań z zespołem: pair / mob programming , wspólne code review , wspólne projektowanie i budowa rozwiązań na rzeczywistych zadaniach zespołu.   Umiejętność ujednolicania praktyk i standardów pracy z narzędziami AI wewnątrz zespołu oraz doboru praktyk Agentic SDLC do ról i zadań (developer, tester, analityk, DevOps ) — tak, aby potencjał każdej roli był wykorzystywany adekwatnie.   Umiejętność wspierania zespołów wytwórczych w operacyjnym przejęciu wdrożonych rozwiązań: stopniowe przekazywanie odpowiedzialności, sesje techniczne przy wdrożeniach, praca ramię w ramię z zespołem.   Z najomość realiów wytwarzania oprogramowania w dużej organizacji finansowej oraz świadomość wymogów bezpieczeństwa i zgodności.   Analityczne podejście, samodzielność, otwartość na eksperymentowanie i ciągłe uczenie się.

Must have: SDLC, AI, CD, DevOps, QA, GitHub

Nice to have: R