Project Manager – AI (He/She)
Astek
Rola łączy zarządzanie projektami z wiedzą techniczną w zakresie AI i cyberbezpieczeństwa. PM będzie prowadzić kompleksowe projekty AI w sektorze bankowym, od koncepcji po wdrożenie, współpracując z zespołami cyber, data science i engineering. Kluczowe są umiejętności zarządzania ryzykiem, zgodnością regulacyjną oraz komunikacja między światem technicznym a biznesowym. To rola dla osoby, która lubi łączyć technologię z zarządzaniem w wymagającym środowisku enterprise.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej, brak informacji o konkretnym projekcie lub kliencie.
Rola łączy zarządzanie projektami z wiedzą techniczną w zakresie AI i cyberbezpieczeństwa. PM będzie prowadzić kompleksowe projekty AI w sektorze bankowym, od koncepcji po wdrożenie, współpracując z zespołami cyber, data science i engineering. Kluczowe są umiejętności zarządzania ryzykiem, zgodnością regulacyjną oraz komunikacja między światem technicznym a biznesowym. To rola dla osoby, która lubi łączyć technologię z zarządzaniem w wymagającym środowisku enterprise.
- ✓Długoterminowa współpraca na B2B z atrakcyjną stawką dzienną
- ✓Szkolenia techniczne, certyfikaty i mentoring w ramach Competence Center
- ✓Jasna ścieżka kariery i benefity (Multisport, opieka medyczna, ubezpieczenie)
- ✓Ciekawa domena łącząca AI i cyberbezpieczeństwo w bankowości – unikalna specjalizacja
- −Rola w firmie outsourcingowej – praca u klienta bankowego, co może wiązać się z mniejszą autonomią i biurokracją
- −Proces rekrutacyjny obejmuje spotkanie z klientem – dodatkowy etap selekcji
- !Hybryda 4-6 dni w miesiącu – choć elastyczna, wymaga dojazdów do Krakowa lub Warszawy
- !Brak informacji o wielkości zespołu, którym PM będzie kierować
- !Opis sugeruje, że PM może być odpowiedzialny za zadania techniczne (MLOps, monitoring modeli) – ryzyko niejasności zakresu obowiązków
- •Prowadzenie end-to-end delivery projektów AI w cyberbezpieczeństwie (od koncepcji do produkcji)
- •Zarządzanie planami projektowymi, zależnościami, ryzykami i backlogiem (RAID) w wielu strumieniach prac
- •Współpraca z zespołami cyber, data science i engineering przy budowie i wdrażaniu use case'ów AI (SOC, threat detection, IAM, vulnerability management)
- •Dbanie o jakość danych, procesy MLOps oraz monitorowanie modeli (drift, performance, stabilność)
- •Zapewnianie zgodności rozwiązań z wymaganiami bezpieczeństwa, privacy i regulacjami (DPIA, model cards, audit trail)
- •Wsparcie wdrożenia i adopcji rozwiązań, definiowanie KPI i mierzenie wartości biznesowej (MTTD/MTTR, redukcja false positives)
- •Komunikowanie postępów i wartości interesariuszom w zrozumiały sposób
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Menedżer projektów z co najmniej 3-4 letnim doświadczeniem w IT, który ma podstawową wiedzę o AI i cyberbezpieczeństwie i chce się rozwijać w tym kierunku. Musi mieć doświadczenie w pracy w regulowanym środowisku i zarządzaniu ryzykiem.
Nie dla juniorów ani osób bez doświadczenia w zarządzaniu projektami IT. Rola wymaga znajomości specyfiki cyberbezpieczeństwa i AI/ML – czysty PM bez technicznego backgroundu może mieć trudności.
- ?Ile osób liczy zespół projektowy i jakie są role (data science, engineering, cyber)?
- ?Czy to rola PM czy jednak bardziej Technical PM – czy oczekuje się hands-on przy MLOps/monitoringu?
- ?Jaki jest konkretny projekt AI w cyberbezpieczeństwie u klienta – czy to greenfield czy rozwój istniejącego rozwiązania?
- ?Jak wygląda model współpracy z klientem – czy PM raportuje do Astek czy do klienta?
- ?Czy są przewidziane dyżury lub on-call?
- ?Jaka jest kultura pracy u klienta – Agile, Waterfall, hybrydowe?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w większym zakresie niż 4-6 dni w miesiącu?
- ?Jakie są główne wyzwania w obecnych projektach AI w bankowości?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej
- −Brak informacji o konkretnym projekcie lub kliencie
- −Nie wiadomo, czy PM ma odpowiadać za budżet projektu
- −Brak opisu narzędzi PM używanych (np. Jira, Confluence)
Zespół interdyscyplinarny (cyber, data science, engineering) w środowisku bankowym. Praca wymaga ścisłej współpracy i komunikacji między działami. Kultura oparta na współpracy, ale z naciskiem na compliance i dokumentację.
Rozmowa z Rekruterem -> Rozmowa z Business Managerem -> Spotkanie z Klientem. W uzasadnionych przypadkach dodatkowy etap weryfikacji technicznej.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AI.