AI Enablement Lead
Travelplanet.pl
Rola polega na transformacji wewnętrznej organizacji poprzez wdrażanie i promowanie narzędzi AI, w szczególności modeli językowych (LLM). Kandydat będzie odpowiedzialny za konfigurację narzędzi AI, tworzenie ścieżek edukacyjnych, definiowanie standardów i najlepszych praktyk, a także budowanie sieci 'AI Championów' w firmie. Jest to połączenie roli inżyniera oprogramowania z zadaniami edukacyjnymi i zarządczymi, mające na celu zwiększenie produktywności i innowacyjności firmy e-commerce.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: konkretne narzędzia ai, które będą używane poza przykładami., szczegóły dotyczące struktury zespołu i bezpośrednich przełożonych..
Rola polega na transformacji wewnętrznej organizacji poprzez wdrażanie i promowanie narzędzi AI, w szczególności modeli językowych (LLM). Kandydat będzie odpowiedzialny za konfigurację narzędzi AI, tworzenie ścieżek edukacyjnych, definiowanie standardów i najlepszych praktyk, a także budowanie sieci 'AI Championów' w firmie. Jest to połączenie roli inżyniera oprogramowania z zadaniami edukacyjnymi i zarządczymi, mające na celu zwiększenie produktywności i innowacyjności firmy e-commerce.
- ✓Możliwość bezpośredniego wpływu na produktywność i kulturę całej organizacji.
- ✓Praca z najnowszymi technologiami AI i LLM.
- ✓Możliwość budowania społeczności i dzielenia się wiedzą.
- ✓Elastyczne godziny pracy i model pracy hybrydowej z możliwością pracy zdalnej.
- −Rola jest nowa i wymaga definiowania własnej mapy drogowej w 'niejasnej przestrzeni', co może oznaczać brak jasno określonych procesów i celów na początku.
- !Choć podano 'AI', 'LLM', 'Data', 'API', 'Scripting', 'Communication', 'frontend', 'engineering', 'Mentoring' jako technologie, brakuje konkretnych nazw narzędzi poza przykładami (Claude, Copilot, Cursor).
- !Wymagane jest 'czasami' odwiedzanie biura, co może sugerować pewną elastyczność, ale nie jest to jasno określone.
- !Poziom 'lead' może sugerować odpowiedzialność zarządczą, ale opis skupia się na aspektach technicznych i edukacyjnych.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Instalacja, konfiguracja i integracja narzędzi AI (np. Claude, Copilot, Cursor) z wewnętrznymi systemami.
- •Tworzenie i rozwijanie programów edukacyjnych, playbooków, warsztatów i dokumentacji samouczącej się na temat LLM.
- •Definiowanie wytycznych dotyczących promptowania i tworzenie wzorców przepływów pracy.
- •Identyfikacja, szkolenie i wspieranie sieci wewnętrznych rzeczników AI ('AI Champion').
- •Definiowanie i wdrażanie praktycznych zabezpieczeń dotyczących prywatności danych i ryzyka IP.
- •Ocena i wybór narzędzi AI w oparciu o metodologię opartą na dowodach.
- •Mierzenie i raportowanie wskaźników adopcji AI.
- •Prototypowanie integracji i tworzenie referencyjnych przepływów pracy.
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Kandydat z minimum 5-letnim doświadczeniem inżynierskim, który ma praktyczne doświadczenie z LLM (min. 1 rok), potrafi integrować API i rozumie podstawy bezpieczeństwa danych. Kluczowe są również silne umiejętności komunikacyjne i zdolność do nauczania innych, a także dobra znajomość języka angielskiego (min. B2).
Osoby z niewielkim doświadczeniem inżynierskim, które nie mają praktycznego doświadczenia z LLM, lub osoby, które mają trudności z komunikacją, mentoringiem i wpływem na innych. Rola wymaga proaktywności i samodzielności, więc osoby preferujące ścisłe wytyczne mogą nie odnaleźć się w tej roli.
- ?Jakie są konkretne cele biznesowe, które firma chce osiągnąć dzięki tej roli w pierwszym roku?
- ?Jak wygląda proces oceny i wyboru nowych narzędzi AI?
- ?Jakie są obecne bariery w adopcji AI w firmie i jak planuje się je przezwyciężyć?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące budżetu na narzędzia i szkolenia związane z AI?
- ?Jak będzie mierzony sukces tej roli poza wskaźnikami adopcji?
- ?Jakie są plany dotyczące rozwoju wewnętrznej platformy AI lub integracji z istniejącymi systemami?
- ?Jakie są konkretne przykłady 'AI-specific workflows' lub 'agentic workflows', które były budowane lub konfigurowane w poprzednich rolach?
- −Konkretne narzędzia AI, które będą używane poza przykładami.
- −Szczegóły dotyczące struktury zespołu i bezpośrednich przełożonych.
- −Dokładna liczba dni pracy w biurze w modelu hybrydowym.
- −Zakres odpowiedzialności za budżet szkoleniowy lub budżet na narzędzia.
- −Konkretne metryki sukcesu dla tej roli.
Kultura oparta na #TravelMindset, #Explore, #Engage, #Enjoy. Nacisk na pracę zespołową, własność i budowanie doświadczeń. Rola wymaga wpływania na całą organizację, co sugeruje dynamiczne i otwarte środowisko.