Analityk Systemowy AI/ML

Opis stanowiska

• wykonujesz analizę funkcjonalną i systemową

• tworzysz/aktualizujesz dokumentację analizy systemowej (modele danych, specyfikacja interfejsów do integracji, przepływy danych, diagramy aktywności, diagramy architektury systemu, inne w zależności od potrzeb projektu),

• modelujesz rozwiązania uwzględniając aspekty integracji z innymi systemami,

• współpracujesz z zespołami biznesowymi oraz technologicznymi,

• współpracujesz z analitykami systemowymi i biznesowymi w celu przygotowania architektury rozwiązania,

• współpracujesz z interesariuszami, w tym z działem biznesowym, programistami, data scientistami oraz użytkownikami końcowymi

• udzielasz wsparcia analitycznego na etapach projektowania, programowania, testowania oraz podczas wdrożeń nowych lub modyfikowanych systemów informatycznych

• bierzesz udział w testach systemowych oraz wspierasz wdrożenie i utrzymanie systemu

Stanowisko może być Twoje jeśli:

• posiadasz doświadczenie w projektowaniu procesów biznesowych z wykorzystaniem narzędzi CASE (UML, BPMN)

• znasz cykl życia oprogramowania oraz różnych podejść do projektowania systemów (np. architektury mikroserwisowej, wzorców projektowych)

• umiesz modelować struktury danych

• masz doświadczenie w modelowaniu komunikacji pomiędzy systemami

• posiadasz doświadczenie w analizie istniejących i w projektowaniu nowych interfejsów,

• potrafisz prezentować informacje z różnym poziomem złożoności

• posiadasz mocno rozwinięte umiejętności interpersonalne

• masz doświadczenie w komunikacji z biznesem - umiejętności miękkie związane z szukaniem ścieżek porozumienia pomiędzy wymaganiami biznesowymi oraz architektonicznymi

• znasz i używasz Enterprise Architect / Confluence /Jira

Wymagane doświadczenie i wykształcenie:

• wykształcenie wyższe techniczne (preferowane kierunku: informatyka, matematyka, automatyka lub pokrewne)

• praktyczne doświadczenie w analizie systemowej (min. 3 lata) i projektach IT, najlepiej z udziałem technologii AI/ML 

Mile widziane:

• zrozumienie działania modeli AI, w tym podstaw takich jak fine-tuning, embeddingi, okno kontekstowe, RAG, ograniczenia modeli językowych