Delivery Lead
emagine Polska
Rola Delivery Lead / Product Lead skupia się na dostarczaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI/ML/LLM/RAG). Kandydat będzie odpowiedzialny za identyfikację i kształtowanie zapotrzebowania na rozwiązania AI, tłumaczenie potrzeb biznesowych na wymagania techniczne, zarządzanie całym procesem dostarczania technicznego od discovery do wdrożenia produkcyjnego, a także koordynację pracy zespołów technicznych (inżynierów, data scientistów, developerów, QA). Kluczowe jest zapewnienie zgodności z architekturą, bezpieczeństwem i standardami operacyjnymi, a także implementacja mechanizmów kontroli AI.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: szczegółowy opis projektów ai, nad którymi będzie pracował kandydat., informacje o konkretnych narzędziach i technologiach ai używanych w organizacji..
Rola Delivery Lead / Product Lead skupia się na dostarczaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI/ML/LLM/RAG). Kandydat będzie odpowiedzialny za identyfikację i kształtowanie zapotrzebowania na rozwiązania AI, tłumaczenie potrzeb biznesowych na wymagania techniczne, zarządzanie całym procesem dostarczania technicznego od discovery do wdrożenia produkcyjnego, a także koordynację pracy zespołów technicznych (inżynierów, data scientistów, developerów, QA). Kluczowe jest zapewnienie zgodności z architekturą, bezpieczeństwem i standardami operacyjnymi, a także implementacja mechanizmów kontroli AI.
- ✓Praca nad innowacyjnymi rozwiązaniami AI.
- ✓Możliwość pracy w transformującej się organizacji z podejściem 'AI-first'.
- ✓Długoterminowy kontrakt (do 2026 roku).
- ✓Możliwość wpływu na kształtowanie zapotrzebowania na rozwiązania AI.
- −Rola 'Delivery Lead/Product Lead' w kontekście AI może oznaczać dużą odpowiedzialność i presję.
- −Praca w dynamicznym środowisku może wiązać się z częstymi zmianami priorytetów.
- !Brak szczegółów na temat konkretnych projektów AI, nad którymi będzie pracował kandydat.
- !Nie jest jasno określone, czy rola będzie bardziej techniczna (hands-on) czy zarządcza.
- !Długość kontraktu do końca 2026 roku może być postrzegana jako ograniczająca dla niektórych kandydatów.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Identyfikacja, ocena i kształtowanie zapotrzebowania na rozwiązania AI dla klientów wewnętrznych i zewnętrznych.
- •Tłumaczenie potrzeb biznesowych na zakres techniczny, wymagania i pozycje w backlogu.
- •Prowadzenie dostarczania technicznego od fazy discovery do wdrożenia produkcyjnego.
- •Zarządzanie backlogiem, jego doprecyzowaniem i gotowością sprintu.
- •Koordynacja pracy inżynierów forward deploy, data scientistów, developerów, QA i zespołów platformowych.
- •Podejmowanie decyzji dotyczących dostarczania technicznego i zarządzanie zależnościami.
- •Zapewnienie zgodności z architekturą, bezpieczeństwem, zgodnością i standardami operacyjnymi.
- •Implementacja kontroli AI, takich jak monitorowanie i nadzór ludzki.
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Kandydat z minimum 10 latami doświadczenia w zwinnych metodykach dostarczania produktów, z praktyczną wiedzą z zakresu AI/ML/LLM/RAG, umiejętnością zarządzania backlogiem i zespołem, a także biegłością w języku angielskim, może być rozważany.
Oferta nie jest dla osób z mniejszym niż 10-letnim doświadczeniem w zwinnych metodykach dostarczania produktów, bez praktycznej wiedzy z zakresu AI/ML/LLM/RAG, ani dla osób, które nie potrafią efektywnie zarządzać zespołami i zależnościami. Kandydaci nieposiadający biegłości w języku angielskim również nie będą pasować.
- ?Jakie są konkretne przykłady rozwiązań AI, nad którymi pracował zespół?
- ?Jak wygląda typowa struktura zespołu, którym będzie zarządzał Delivery Lead?
- ?Jakie są główne wyzwania związane z implementacją AI w tej organizacji?
- ?Jakie są narzędzia i procesy używane do monitorowania i zarządzania ryzykiem w projektach AI?
- ?Jakie są możliwości rozwoju zawodowego w ramach tej roli?
- ?Jak wygląda proces podejmowania decyzji dotyczących architektury i technologii w projektach AI?
- −Szczegółowy opis projektów AI, nad którymi będzie pracował kandydat.
- −Informacje o konkretnych narzędziach i technologiach AI używanych w organizacji.
- −Szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego.
- −Informacje o możliwościach pracy zdalnej w ramach modelu hybrydowego.
Praca w dynamicznym środowisku, z naciskiem na zwinne metodyki, współpracę międzyfunkcyjną i innowacyjne podejście do AI.
Proces obejmuje identyfikację, ocenę i kształtowanie zapotrzebowania na rozwiązania AI, tłumaczenie potrzeb biznesowych na zakres techniczny, prowadzenie dostarczania technicznego, koordynację zespołów, zarządzanie backlogiem i zapewnienie zgodności ze standardami. Obejmuje również pracę z AI controls, monitorowanie postępów i realizację wartości. Zespoły pracują w metodykach zwinnych.