Lead AI Solutions Engineer
Summary
Lead AI Solutions Engineer designs and builds reusable AI skills for Claude Code, translating complex business processes into executable AI instructions while collaborating with global clients.
Kim jest H2B Group?"
Jesteśmy firmą konsultingową, która pomaga klientom w automatyzacji procesów biznesowych przy pomocy AI, a specjalistom IT rozwijać karierę w modelu B2B. Oferujemy projekty z branż takich jak fintech, medtech, edutech czy automatyka przemysłowa. Dzięki ścisłej współpracy wspieramy rozwój naszych klientów poprzez dostarczanie szybkich i mierzalnych efektów, jednocześnie zapewniając specjalistom IT możliwości rozwoju kariery i zdobywania cennego doświadczenia"
Dlaczego warto z nami współpracować?
Elastyczność – Wybierasz projekty dopasowane do swoich umiejętności i zainteresowań, z możliwością zmiany w ramach naszej firmy lub grupy Euvic, której jesteśmy częścią.
Przejrzystość - Masz jasne zasady współpracy i pełną transparentność wynagrodzenia oraz warunków.
Szybkość działania - Dzięki naszej efektywności szybko znajdziesz lub zmienisz projekt, który idealnie odpowiada Twoim kompetencjom.
Możliwość rozwoju - Pracujesz przy innowacyjnych projektach, rozwijając kluczowe kompetencje i zdobywając cenne doświadczenie.
Do projektu do naszego klienta poszukujemy doświadczonego Lead AI Solution Engineer'a, którzy będą projektować i tworzyć reużywalne umiejętności (skills) dla narzędzia Claude Code.
Będziesz pracować na styku inżynierii oprogramowania, prompt & context engineeringu oraz automatyzacji procesów biznesowych dla globalnego lidera rynku konsultingowego.
zdalnie
kontrakt B2B na full-time
long-term
klient z Nowego Jorku
praca w godzinach biznesowych europejskich
Zakres obowiązków:
Ścisła współpraca z biznesem: Bezpośredni kontakt z interesariuszami i ekspertami dziedzinowymi w celu zrozumienia ich celów, procesów, ograniczeń oraz oczekiwanych rezultatów.
Analiza wymagań: Analiza dokumentacji, szablonów, przykładów i materiałów referencyjnych przekazanych przez klienta.
Identyfikacja przypadków użycia: Wskazywanie przepływów pracy (workflows) i procesów, które można zautomatyzować lub usprawnić przy użyciu Claude Code Skills.
Projektowanie i wdrożenie: Tworzenie, testowanie i utrzymywanie reużywalnych umiejętności (Claude Code Skills), przejrzystych instrukcji, skryptów pomocniczych oraz logiki walidacyjnej.
Tłumaczenie procesów na język AI: Przekładanie złożonych lub niejednoznacznych procesów biznesowych na ustrukturyzowane, wykonywalne instrukcje dla agentów AI.
Ewaluacja i optymalizacja: Testowanie zachowania stworzonych umiejętności na podstawie realistycznych scenariuszy i kryteriów akceptacji oraz ciągłe podnoszenie ich dokładności i niezawodności.
Wymagania:
Bardzo dobre, praktyczne doświadczenie w wykorzystywaniu Claude Code w rzeczywistych scenariuszach programistycznych lub biznesowych.
Doświadczenie w tworzeniu Claude Code Skills lub analogicznych, reużywalnych modułów dla agentów programistycznych opartych na AI.
Doskonałe rozumienie nowoczesnych wzorców inżynierii AI: agentic workflows, tool use, prompt engineering, context engineering oraz structured instruction design.
Udokumentowane doświadczenie w klasycznej inżynierii oprogramowania (tworzenie, review, testowanie i utrzymywanie kodu o jakości produkcyjnej).
Umiejętność przekładania złożonej wiedzy dziedzinowej i wymagań biznesowych na czytelną architekturę techniczną.
Umiejętność ewaluacji i optymalizacji niedeterministycznych systemów opartych na AI/LLM.
Mile widziane:
Doświadczenie w pisaniu wtyczek, rozszerzeń lub serwerów MCP (Model Context Protocol) dla Claude Code.
Znajomość narzędzi do ewaluacji i testowania systemów LLM (np. promptfoo, LangSmith lub autorskie rozwiązania).
Doświadczenie w pracy w doradztwie / usługach profesjonalnych (professional services).
Znajomość domeny HR Tech, systemów wynagrodzeń (compensation & benefits), płacowych (payroll) lub analityki zatrudnienia.
Doświadczenie w tworzeniu wewnętrznych narzędzi deweloperskich (internal developer tooling) lub budowaniu platform deweloperskich.
Publiczny dorobek techniczny (np. projekty open-source dotyczące agentów AI, opublikowane skills/plugins, wystąpienia na konferencjach, artykuły techniczne).