GenAI Business & Systems Analyst (Agent Solutions)

Dołącz do projektów realizowanych na styku biznesu, analityki i sztucznej inteligencji.

Poszukujemy Analityka Biznesowo-Systemowego GenAI, który będzie uczestniczyć w projektach wykorzystujących Python oraz technologie AI/ML, ze szczególnym naciskiem na rozwiązania agentyczne oparte na LLM. Projekty obejmują m.in. budowę aplikacji głosowych, systemów rozpoznawania mowy, analizę danych w czasie rzeczywistym oraz integrację rozwiązań AI z istniejącymi systemami biznesowymi.

Wymagania

• min. 3 lata doświadczenia w analizie biznesowej/systemowej, data science lub na stanowisku produktowym,

• minimum 1 rok praktycznego doświadczenia z rozwiązaniami LLM/GenAI – nie tylko udział w warsztatach czy projektach pilotażowych,

• doświadczenie w doprowadzeniu co najmniej jednego rozwiązania GenAI od etapu pomysłu/PoC do produkcji lub do świadomej decyzji o jego zakończeniu,

• umiejętność analizy i modelowania procesów as-is / to-be,

• praktyczne rozumienie działania rozwiązań opartych na LLM i architektury agentowej,

• umiejętność krytycznej oceny rozwiązań AI – odróżniania efektownego demo od rozwiązania gotowego do wykorzystania produkcyjnego,

• doświadczenie w definiowaniu wymagań, kryteriów akceptacji oraz metryk jakości,

• umiejętność analizy kosztów i opłacalności rozwiązań AI,

• bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i umiejętność przekładania zagadnień technologicznych na język biznesowy,

• gotowość do pracy w krótkich cyklach eksperymentalnych i szybkiej weryfikacji hipotez.

Obowiązki

• analiza procesów biznesowych pod kątem możliwości ich automatyzacji z wykorzystaniem agentów AI,

• ocena, kiedy zastosowanie agenta ma uzasadnienie, a kiedy lepszym rozwiązaniem będzie klasyczny workflow, RAG lub inne podejście,

• projektowanie przepływów agentowych, w tym dekompozycja zadań, definiowanie narzędzi, uprawnień oraz punktów kontroli człowieka,

• definiowanie warunków zakończenia procesu, eskalacji oraz obsługi wyjątków,

• przygotowywanie wymagań i specyfikacji umożliwiających jednoznaczne testowanie rozwiązania,

• tworzenie zestawów ewaluacyjnych oraz definiowanie metryk jakości rozwiązań GenAI, m.in. task completion rate, poprawności wywołań narzędzi, kosztów, liczby tokenów, latencji czy poziomu halucynacji,

• analiza kosztów oraz przygotowywanie uzasadnienia biznesowego dla wdrażanych rozwiązań,

• dokumentowanie wyników PoC oraz przygotowywanie rekomendacji go/no-go,

• współpraca z zespołami technicznymi, biznesowymi i produktowymi,

• monitoring wdrożonych rozwiązań oraz analiza ich jakości i ewentualnej degradacji,

• identyfikowanie możliwości dalszego usprawniania promptów, narzędzi i procesów agentowych.