Agentic PDLC Architect

Architektura docelowa Agentic PDLC

• Projektowanie i rozwijanie architektury docelowej wspierającej proces Agentic PDLC w całym cyklu życia produktu i oprogramowania
• Przekładanie procesu TO-BE, roadmapy i priorytetów zdefiniowanych przez Lead Agentic PDLC na zdolności architektoniczne oraz wymagania techniczne
• Definiowanie odpowiedzialności poszczególnych warstw rozwiązania: procesu, agentów, narzędzi IT4IT, AI Platform, danych i wiedzy, integracji, bezpieczeństwa oraz obserwowalności
• Określanie docelowych klas agentów i przepływów agentowych wspierających analizę, projektowanie, development, testy, dokumentację, wdrożenie i utrzymanie
• Zapewnienie spójności rozwiązań Agentic PDLC z architekturą przedsiębiorstwa, modelem operacyjnym IT i kierunkiem rozwoju AI Platform

Standardy i wzorce referencyjne

• Tworzenie standardów architektonicznych, zasad projektowych, wzorców referencyjnych oraz Architecture Decision Records dla Agentic PDLC
• Definiowanie zasad projektowania agentów, orkiestracji, tool calling, zarządzania kontekstem, pamięcią, RAG oraz współpracy Human-in-the-Loop
• Określanie standardów integracji z backlogiem, repozytoriami kodu, CI/CD, narzędziami testowymi, dokumentacją techniczną, obserwowalnością i ITSM
• Definiowanie standardów reużywalności komponentów, konektorów, promptów, szablonów agentów i mechanizmów wdrożeniowych
• Przegląd projektów technicznych i zarządzanie uzasadnionymi odstępstwami od standardów

Architektura wiedzy, danych i integracji

• Projektowanie architektury wiedzy dla Agentic PDLC obejmującej wymagania, standardy, decyzje architektoniczne, kod, testy, dokumentację i dane operacyjne
• Definiowanie zasad pozyskiwania, strukturyzowania, wersjonowania i udostępniania kontekstu wykorzystywanego przez agentów
• Określanie wymagań dla mechanizmów wyszukiwania, retrieval, RAG, metadanych, jakości danych i kontroli dostępu
• Projektowanie docelowego modelu integracji pomiędzy agentami, AI Platform i narzędziami ekosystemu IT4IT
• Identyfikowanie zależności architektonicznych oraz ograniczeń wpływających na wdrożenie kolejnych zdolności

Governance, bezpieczeństwo i jakość by design

• Wbudowanie wymagań bezpieczeństwa, ochrony danych, zgodności, audytowalności i jakości w architekturę Agentic PDLC
• Definiowanie wymagań dotyczących tożsamości, uprawnień, separacji środowisk, rejestrowania działań oraz kontroli dostępu agentów do narzędzi i danych
• Określanie architektonicznych zasad testowania, ewaluacji, monitorowania, wersjonowania, wdrażania i wycofywania rozwiązań agentowych
• Definiowanie kryteriów architektonicznych i wymaganych dowodów dla przejścia rozwiązania pomiędzy środowiskami oraz dopuszczenia do produkcji
• Współpraca z Bezpieczeństwem, AI Governance, Data, Compliance, DevSecOps i Quality Assurance przy uzgadnianiu kontroli

Wsparcie implementacji i skalowania

• Współpraca z Lead Agentic AI Engineerem przy przekładaniu architektury i standardów na techniczne projekty rozwiązań
• Zapewnianie architektonicznego wsparcia pilotażom oraz ocena zgodności proponowanych rozwiązań z modelem docelowym
• Identyfikowanie elementów, które powinny zostać zbudowane jako wspólne, reużywalne komponenty zamiast rozwiązań jednorazowych
• Ocena wpływu nowych modeli, frameworków, usług i narzędzi AI na architekturę Agentic PDLC
• Aktualizowanie architektury referencyjnej na podstawie wyników pilotaży, doświadczeń produkcyjnych i rozwoju technologii

• Co najmniej 5 lat doświadczenia w roli Solution Architecta, Software Architecta, Enterprise Architecta, Lead Engineera lub podobnej
• Praktyczne doświadczenie w projektowaniu architektury dla złożonych rozwiązań IT oraz systemów integrowanych z ekosystemem wytwarzania oprogramowania
• Doświadczenie w tworzeniu architektur docelowych, standardów, wzorców referencyjnych i decyzji architektonicznych
• Doświadczenie we współpracy z zespołami inżynierskimi, DevSecOps, Quality Assurance, Bezpieczeństwa, Danych oraz właścicielami platform
• Mile widziane doświadczenie w projektowaniu rozwiązań opartych na generatywnej AI, agentach AI lub automatyzacji procesów inżynierskich

Wiedza techniczna

• Bardzo dobra znajomość architektury aplikacyjnej, wzorców integracyjnych oraz cyklu życia wytwarzania oprogramowania (SDLC/PDLC)
• Znajomość DevSecOps, CI/CD, automatyzacji testów, obserwowalności, zarządzania jakością oraz zarządzania usługami IT
• Znajomość repozytoriów kodu i ekosystemu narzędzi inżynierskich, w szczególności GitHub Enterprise i GitHub Copilot
• Dobre rozumienie architektury rozwiązań opartych na dużych modelach językowych i agentach AI, w tym orkiestracji, tool calling, RAG, kontekstu, pamięci, ewaluacji, guardrails oraz Human-in-the-Loop
• Zrozumienie architektury chmurowej, API, mechanizmów tożsamości i dostępu, konteneryzacji, telemetryki oraz zarządzania cyklem życia rozwiązań produkcyjnych
• Zrozumienie wymagań dotyczących bezpieczeństwa, ochrony danych, audytowalności i zgodności rozwiązań AI

Kompetencje

• Myślenie systemowe i umiejętność łączenia procesu, architektury, technologii, danych, integracji i governance
• Umiejętność przekładania potrzeb procesu na jednoznaczne wymagania, standardy i decyzje architektoniczne
• Umiejętność upraszczania złożonych zagadnień oraz komunikowania architektury odbiorcom technicznym i zarządczym
• Zdolność prowadzenia warsztatów architektonicznych i uzgadniania rozwiązań między wieloma funkcjami
• Pragmatyczne podejście do standaryzacji, reużywalności, ryzyka i długu technicznego
• Bardzo dobra znajomość języka angielskiego umożliwiająca współpracę w środowisku międzynarodowym

• Ciekawe wyzwania i współpracę z profesjonalistami z wieloletnim doświadczeniem w IT
• Bycie częścią nowego procesu Agentic PDLC w firmie
• Odpowiedziualność i realny wpływ na kierunek transformacji UNIQA
• Najnowsze technologie informatyczne
• Kulturę opartą na wartościach: wspólnota, prostota, klient w centrum, odpowiedzialność i wiarygodność
• Stabilne środowisko enterprise