AI Adoption and Enablement Lead (k/m)

Wymagania must have:

• Doświadczenie w prowadzeniu szkoleń, warsztatów, konsultacji lub działań rozwojowych dla zespołów IT.
• Praktyczne doświadczenie w pracy w środowisku wytwarzania oprogramowania — jako developer, analityk, tester, DevOps, Scrum Master, Product Owner lub w roli pokrewnej.
• Dobra znajomość cyklu życia oprogramowania oraz realiów pracy zespołów zwinnych i cross-funkcyjnych.
• Praktyczna znajomość narzędzi AI wspierających pracę IT, np. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex lub M365 Copilot.
• Zrozumienie możliwości i ograniczeń generatywnej AI, LLM oraz agentów AI w kontekście SDLC.
• Umiejętność przekazywania zagadnień technicznych w prosty, angażujący i dopasowany do odbiorcy sposób.
• Wysokie kompetencje komunikacyjne, prezentacyjne i facylitacyjne.
• Umiejętność identyfikowania potrzeb szkoleniowych oraz projektowania praktycznych programów rozwojowych.
• Umiejętność pracy z oporem wobec zmiany, budowania zaangażowania i wspierania zespołów w zmianie sposobu pracy.
• Umiejętność tworzenia materiałów edukacyjnych, instrukcji, ćwiczeń i treści do bazy wiedzy.
• Zdolność do zbierania oraz interpretowania feedbacku, a także wyciągania wniosków na potrzeby doskonalenia działań edukacyjnych.
• Umiejętność współpracy z różnymi grupami interesariuszy: zespołami IT, liderami, AI Product Ownerem, AI Coachami i Ambasadorami AI.
• Samodzielność, dobra organizacja pracy, bieżące śledzenie rozwoju AI.
• Świadczenie usług z terytorium Polski.
• Świadczenie usług hybrydowo - minimum 1 dzień w biurze w Warszawie
• Wymagania nice to have:
• doświadczenie w programach transformacji cyfrowej, change management lub wdrażaniu nowych narzędzi w organizacji;
• doświadczenie w budowaniu społeczności praktyków, programów ambasadorskich lub inicjatyw typu community of practice;
• znajomość zasad bezpiecznego i odpowiedzialnego użycia AI w organizacji regulowanej;
• doświadczenie z Agentic SDLC, prompt engineeringiem, Spec-Driven Development lub tworzeniem prostych workflowów AI.

Rola zapewnia, że inwestycje w narzędzia AI przekładają się na mierzalną poprawę efektywności zespołów IT, a nie tylko na zakup licencji. Poprzez praktyczne szkolenia i wsparcie wdrożenia Trener AI SDLC przyspiesza adopcję narzędzi, ujednolica sposób ich wykorzystania oraz skraca czas osiągania produktywności przez zespoły.

Dodatkowo, dzięki zbieraniu feedbacku i współtworzeniu programu, rola pozwala stale dopasowywać działania edukacyjne do realnych potrzeb organizacji. Efektem jest lepsze wykorzystanie AI, wyższa jakość pracy oraz niższy koszt i krótszy czas realizacji zmian.