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