Cloud Engineering Manager
Comarch
To rola lidera technicznego w dziale Communications Comarch, odpowiadającego za zarządzanie zespołami inżynierskimi (poprzez Team Leaderów) oraz transformację infrastruktury cloud-native w kierunku AI i automatyzacji. Nie jest to rola czysto managerska – wymaga silnego backgroundu technicznego i zaangażowania w detale architektoniczne oraz operacyjne. Praca dotyczy systemów telekomunikacyjnych klasy BSS/OSS o globalnej skali, gdzie kluczowa jest stabilność i ciągłość działania.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano widełek wynagrodzenia, nie określono wielkości zespołu ani liczby team leaderów.
To rola lidera technicznego w dziale Communications Comarch, odpowiadającego za zarządzanie zespołami inżynierskimi (poprzez Team Leaderów) oraz transformację infrastruktury cloud-native w kierunku AI i automatyzacji. Nie jest to rola czysto managerska – wymaga silnego backgroundu technicznego i zaangażowania w detale architektoniczne oraz operacyjne. Praca dotyczy systemów telekomunikacyjnych klasy BSS/OSS o globalnej skali, gdzie kluczowa jest stabilność i ciągłość działania.
- ✓Realny wpływ na globalne systemy telekomunikacyjne obsługujące miliony użytkowników
- ✓Praca z najnowszymi technologiami cloud i AI w środowisku innowacyjnym
- ✓Profesjonalny onboarding i dostęp do unikalnej wiedzy domenowej
- −Ogłoszenie zawiera wiele buzzwordów (agentyfikacja, GenAI, autonomiczne ekosystemy) bez konkretnych przykładów implementacji – może to oznaczać, że rola jest w fazie koncepcyjnej
- −Brak informacji o dyżurach on-call, które są typowe dla zarządzania infrastrukturą krytyczną (BCP/DR)
- !Nie określono liczby Team Leaderów ani całkowitej wielkości zespołu podległego
- !Opis 'GenAI' jest nieprecyzyjny – nie wiadomo, czy chodzi o LLM, agenty, czy prostą automatyzację
- !Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub możliwościach konferencyjnych
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Bezpośrednie zarządzanie Team Leaderami i wspieranie rozwoju ich zespołów
- •Definiowanie strategii wdrażania agentów AI i automatyzacji w procesach operacyjnych
- •Usuwanie blokad w pipeline'ie delivery (R&D, QA, Support) w celu skrócenia time-to-market
- •Nadzór nad architekturą rozwiązań w Kubernetes, AWS i GCP
- •Planowanie i testowanie procedur Disaster Recovery dla systemów krytycznych
- •Optymalizacja CI/CD oraz automatyzacja konfiguracji i wdrożeń
- •Koordynacja współpracy między działami technicznymi i egzekwowanie standardów
- •Doradztwo w zakresie roadmapy technologicznej produktów telekomunikacyjnych
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Osoba z co najmniej 3-4 latami doświadczenia w zarządzaniu zespołami technicznymi, solidną znajomością Kubernetes i AWS/GCP, oraz praktycznym doświadczeniem w automatyzacji i CI/CD, gotowa rozwijać się w obszarze GenAI.
Kandydaci szukający w pełni zdalnej pracy (wymagane 3 dni w biurze w Poznaniu) ani osoby preferujące wyłącznie indywidualny wkład techniczny bez odpowiedzialności managerskiej.
- ?Ile Team Leaderów będzie mi podlegać i jakie są wielkości ich zespołów?
- ?Czy istnieje obecnie jakaś inicjatywa GenAI w zespole, czy to projekt od zera?
- ?Jak wygląda on-call – czy jest rotacyjny, ile dyżurów miesięcznie, czy dodatkowo płatny?
- ?Jaka jest przewidywana ścieżka awansu dla tej roli?
- ?Czy zespół pracuje w modelu Scrum/SAFe, czy innym?
- ?Jakie są największe wyzwania techniczne, które nowa osoba ma rozwiązać w pierwszych 6 miesiącach?
- ?Czy istnieje już infrastruktura Kubernetes na AWS/GCP, czy dopiero ją budujemy?
- ?Jaki jest budżet na narzędzia AI i szkolenia dla zespołu?
- −Nie podano widełek wynagrodzenia
- −Nie określono wielkości zespołu ani liczby Team Leaderów
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (ile etapów, czy jest zadanie domowe)
- −Nie wiadomo czy rola wiąże się z dyżurami on-call
- −Nie sprecyzowano konkretnych narzędzi GenAI (np. czy chodzi o LLM, RAG, agentów)
Zespół stawia na innowacyjność i ciągłe doskonalenie, z silnym naciskiem na automatyzację i AI. Kultura pracy oparta na danych, współpracy między działami i odpowiedzialności za globalne systemy krytyczne.