Enterprise AI Agent Operator & Architect
Kratos Growth
Rola polega na projektowaniu i budowie produkcyjnych systemów agentów AI, które automatyzują procesy marketingowe, sprzedażowe i analityczne (kampanie, produkcja treści, lead enrichment, personalizacja, research). Nie chodzi o używanie ChatGPT do przyspieszenia pracy, ale o tworzenie agentów, którzy wykonują pracę samodzielnie. Pracujesz blisko zespołów GTM i insights, pełny cykl życia od architektury do monitorowania. To rola łącząca myślenie produktowe, architekturę workflow, inżynierię AI i operacyjność.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano widełek wynagrodzenia, brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe, live coding).
Rola polega na projektowaniu i budowie produkcyjnych systemów agentów AI, które automatyzują procesy marketingowe, sprzedażowe i analityczne (kampanie, produkcja treści, lead enrichment, personalizacja, research). Nie chodzi o używanie ChatGPT do przyspieszenia pracy, ale o tworzenie agentów, którzy wykonują pracę samodzielnie. Pracujesz blisko zespołów GTM i insights, pełny cykl życia od architektury do monitorowania. To rola łącząca myślenie produktowe, architekturę workflow, inżynierię AI i operacyjność.
- ✓Praca w pełni zdalna
- ✓Długoterminowe B2B z możliwością bonusów za wyniki
- ✓Praca z najnowszymi technologiami AI (agenci, LLM, RAG)
- ✓Wpływ na produkty używane przez topowe światowe marki (Coca-Cola, Bayer, Unilever)
- ✓Wysoka autonomia i odpowiedzialność – realna szansa na budowanie od zera
- !Brak widełek wynagrodzenia w ogłoszeniu
- !Firma zatrudnia 1-10 osób – mała skala, potencjalnie mniejsza stabilność
- !Wymagana 4-godzinna nakładka na strefę US Eastern – dla kandydatów spoza Ameryk może być uciążliwe
- !Rola bardzo szeroka (produkt, architektura, inżynieria, operacje) – ryzyko rozmycia odpowiedzialności
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie architektury agentów rozkładających workflow na agentów, narzędzia, pamięć, punkty kontrolne z udziałem człowieka
- •Implementacja produkcyjnych agentów z naciskiem na strukturyzowane wyjścia, walidację schem, retry, obsługę błędów, audyt
- •Tworzenie frameworków ewaluacyjnych: zestawy testowe, benchmarki, testy regresyjne, monitoring kosztów/latency
- •Integracja agentów z CRM, marketing automation, dashboardami i wewnętrznymi narzędziami
- •Projektowanie pętli samodoskonalenia agentów z wersjonowaniem i rollbackiem
- •Wdrażanie floty agentów w działach Marketing, Sales i Customer Insights, mierzenie efektów
- •Debugowanie i optymalizacja systemów agentowych w produkcji
- •Współpraca z zespołami non-technical, aby zrozumieć i automatyzować ich procesy
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z co najmniej 3-letnim doświadczeniem w budowie i uruchamianiu agentów AI w produkcji, potrafiący samodzielnie przeprowadzić projekt od koncepcji do monitorowania. Dobrze zna Pythona i jeden z frameworków agentowych. Ma podstawową wiedzę o procesach GTM w B2B SaaS.
Nie dla osób bez doświadczenia w produkcyjnych systemach AI (tylko prototypy lub użycie ChatGPT). Nie dla data analystów, marketing ops, pure ML researcherów ani juniorów. Wymagane jest rzeczywiste zbudowanie i wdrożenie agentów, które wykonywały realną pracę.
- ?Jak duży jest obecnie zespół inżynieryjny? Ilu ludzi pracuje nad agentami?
- ?Które frameworki agentowe są używane w produkcji?
- ?Ile agentów jest już wdrożonych i jak mierzycie ich skuteczność?
- ?Czy istnieje wsparcie on-call dla systemów agentowych?
- ?Jak wygląda proces wdrażania? Czy są CI/CD, środowiska staging?
- ?Czy firma oferuje budżet na konferencje lub szkolenia?
- ?Jakie są konkretne przykłady workflow, które mam zautomatyzować w pierwszych miesiącach?
- ?Czy planujecie zatrudnić więcej osób do tego zespołu?
- −Nie podano widełek wynagrodzenia
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe, live coding)
- −Nie wiadomo, czy istnieje system on-call i z jaką częstotliwością
- −Brak informacji o wielkości zespołu (ile osób w zespole GTM/inżynieryjnym)
- −Nie sprecyzowano, czy wymagana jest znajomość konkretnych narzędzi (np. które CRM jest aktualnie używane)
Autonomiczna i odpowiedzialna kultura – oczekuje się, że przejmiesz inicjatywę i zbudujesz system od podstaw bez szczegółowych instrukcji. Współpraca z zespołami biznesowymi (GTM, insights) i nacisk na mierzalne efekty.