mazowieckie / Ołtarzew
AI Implementation & Project Management Specialist
2026-08-07
EWT Truck & Trailer Polska Sp. z o.o.
Generalny przedstawiciel SCHMITZ CARGOBULL, w związku z bardzo dynamicznym rozwojem firmy poszukuje pracownika na stanowisko:
AI Implementation & Project Management Specialist
Miejsce pracy: Ołtarzew
Forma zatrudnienia — B2B, UoP
Widełki płacowe zależnie od doświadczenia: (B2B: 19-25k + VAT, UoP: 19-25k)
Tryb pracy: hybryda lokalnie Ołtarzew + zdalnie
Szukamy osoby, która prowadzi i zarządza projektami wdrożeń AI end-to-end - od analizy procesu i doboru narzędzi, przez prototyp, po stabilne rozwiązanie produkcyjne z jasno określonym ROI. To rola, w której kompetencje project managera są równie ważne jak wiedza technologiczna: osoba na tym stanowisku odpowiada za harmonogram, budżet, ryzyka i komunikację z interesariuszami na każdym etapie wdrożenia.
Rola ma charakter wdrożeniowo-konsultingowy z silnym komponentem project managementu i łączy technologię, zarządzanie projektem, proces oraz governance (security, compliance, adopcja).
Opis wymagań:
- 3–5+ lat doświadczenia w projektach wdrożeniowych (IT / automatyzacja / AI / modern workplace).
- Min. 2–3 lata doświadczenia w zarządzaniu projektami (project management) - planowanie harmonogramów, budżetów, zarządzanie ryzykiem i zespołem projektowym; mile widziana certyfikacja (PRINCE2, PMP, Agile/Scrum).
- Udokumentowane doświadczenie w organizacjach liczących 100+ pracowników -umiejętność prowadzenia wdrożeń w środowiskach rozproszonych, wieloetapowych i z wieloma interesariuszami biznesowymi.
- Doświadczenie w pracy z Microsoft 365 (Teams, SharePoint, OneDrive, Entra ID).
- Praktyczne doświadczenie z co najmniej jednym modelem: (LLM SaaS (np. Claude, OpenAI, Azure OpenAI), lokalne modele LLM (np. Ollama lub inne self-hosted)).
- Umiejętność projektowania rozwiązań opartych o LLM + dane firmowe (RAG, repozytoria dokumentów, API).
- Umiejętność prowadzenia wdrożeń end-to-end (od discovery do produkcji), w tym pełnej odpowiedzialności project managerskiej za harmonogram i budżet.
- Bardzo dobra komunikacja z biznesem, zarządem i IT (warsztaty, dokumentacja, decyzje architektoniczne, raportowanie statusu projektu).
- Mile widziane doświadczenie we wdrażaniu raportów i dashboardów BI (np. Power BI, Tableau, Qlik) - od projektowania modelu danych, przez budowę raportów, po wdrożenie w organizacji i szkolenie użytkowników.
- Język polski + angielski (min. B2).
Zakres obowiązków:
- Zarządzanie projektami wdrożeniowymi AI i BI: planowanie harmonogramów, budżetów, zasobów oraz nadzór nad realizacją.
- Analiza procesów biznesowych i identyfikacja use-caseów dla AI (automatyzacja, analiza treści, wsparcie decyzyjne).
- Dobór architektury: SaaS vs lokalne LLM (buy vs build).
- Projektowanie i wdrażanie rozwiązań opartych o: Microsoft 365 Copilot, modele zewnętrzne (np. Claude via API), modele lokalne (Ollama / self-hosted).
- Wdrożenia Microsoft 365 Copilot (gotowość danych - SharePoint / OneDrive / Exchange, model uprawnień, standardy użycia i promptowania, pilotaż i rollout organizacyjny w skali 200+ użytkowników).
- Rozszerzenia Copilota (Copilot Studio / agenci / integracje API - jeśli potrzebne).
- Uruchamianie i konfiguracja lokalnych modeli LLM (np. Ollama).
- Integracja z modelami SaaS (np. Claude) - zarządzanie kluczami, kontrola kosztów, projektowanie promptów i response quality.
- Projektowanie i wdrażanie raportów oraz dashboardów BI mierzących efektywność, ROI i faktyczne wykorzystanie wdrożonych rozwiązań AI.
- Zarządzanie interesariuszami projektu - komunikacja statusu, ryzyk i decyzji z zarządem, sponsorami biznesowymi i zespołami IT.
- Współpraca przy zasadach governance AI (dane, dostęp, retencja, logowanie).
- Integracja rozwiązań AI z politykami bezpieczeństwa (RODO / poufność / audytowalność).
- Przy Copilocie: praktyczna współpraca z Purview (etykiety, DLP, retencja - na poziomie wdrożeniowym).
- Przygotowanie standardów pracy z AI (prompting, scenariusze, „co gdzie używać”).
- Szkolenia dla użytkowników oraz zespołów IT / business ownerów.
- Pomiar efektywności i faktycznego wykorzystania AI, w tym raportowanie wyników do zarządu.