Oferta jest aktywna

Analityk metryk wytwarzania oprogramowania (Power BI, DORA, GenAI)

Nie określono wynagrodzenia
Nie określono rodzaju zatrudnieniaBrak informacji o doświadczeniuWarszawa
Team ConnectWarszawa

O tej ofercie pracy

Team Connect  to wiodący w Polsce dostawca usług IT w modelu nearshore i offshore. Od 2008 roku z sukcesem tworzymy oraz rozwijamy oprogramowanie dla naszych klientów.

Specjalizujemy się w wytwarzaniu oprogramowania w oparciu o metodyki Agile i DevOps - od etapu analizy, przez implementację, aż po dalszy rozwój produktu. Tworzymy aplikacje backendowe, frontendowe oraz mobilne.

Dla jednego z naszych klientów z branży bankowej poszukujemy Analityka metryk wytwarzania oprogramowania (Power BI, DORA, GenAI).

Wymagane doświadczenie

  • Min. [3-5] lat doświadczenia w analityce danych, Platform Engineering, DevOps lub obszarze Agile/procesów IT

Wymagane kompetencje:
Narzędzia deweloperskie i analityczne
Bardzo dobra znajomość Jira (JQL, workflow, historia statusów, dashboardy)
Bardzo dobra znajomość Confluence
Praktyczna znajomość GitLab (CI/CD, pipeline'y, deploymenty, Merge Requesty)
Praktyczna znajomość GitHub (repozytoria, Pull Requesty, GitHub Actions, API)
Praktyczna znajomość Gerrit (proces code review, patchsety, czasy review)
Swobodne posługiwanie się SQL (JOIN, agregacje, CTE, funkcje okna)
Doświadczenie w Power BI (modelowanie danych, Power Query, DAX, dashboardy)

GenAI i narzędzia AI
Rozumienie działania modeli językowych (LLM), ich możliwości i ograniczeń (halucynacje, bezpieczeństwo danych, koszty)
Praktyczna znajomość prompt engineeringu i podstaw RAG
Doświadczenie w integracji LLM z aplikacjami lub procesami przez API
Praktyczne korzystanie z GitHub Copilot i znajomość metryk jego adopcji
Korzystanie z Microsoft Copilot w codziennej pracy analitycznej
Znajomość narzędzi do pracy z wiedzą, np. NotebookLM, Google Vertex AI

Metryki i analiza
Znajomość metryk DORA (DevOps Research and Assessment): deployment frequency, lead time for changes, change failure rate, failed deployment recovery time, rework rate
Rozumienie różnicy między Lead Time for Changes a Cycle Time i umiejętność liczenia obu
Umiejętność oceny i doboru metryk do celów organizacji oraz ich wdrożenia w praktyce
Umiejętność interpretacji wskaźników KPI: praca na medianach i percentylach, analiza trendów, łączenie metryk szybkości ze stabilnością
Umiejętność przełożenia metryk na znaczenie biznesowe, np. lead time jako szybkość dostarczania wartości, change failure rate jako ryzyko dla klientów, rework jako koszt przeróbek
Umiejętność przekładania wyników analizy na konkretne rekomendacje i cele KPI
Umiejętność oceny jakości danych przed wyciąganiem wniosków

Usługi obejmują w szczególności:

  • Ocenę obecnie stosowanych metryk i dobór nowych, adekwatnych do celów organizacji

  • Implementacja metryk end-to-end: definicja, źródło danych, automatyzacja zbierania, dashboard

  • Pozyskiwanie i łączenie danych z Jira, GitLab, GitHub i Gerrit (API, SQL)

  • Liczenie i monitorowanie metryk DORA, Lead Time for Changes, Cycle Time i flow metrics

  • Budowę i rozwój dashboardów KPI w Power BI

  • Interpretację wyników i wskazywanie wąskich gardeł w procesie

  • Tłumaczenie wyników na język biznesu: time-to-market, koszt opóźnień, ryzyko operacyjne, wpływ na klienta

  • Pomiar efektów wdrożenia narzędzi GenAI (adopcja, wpływ na produktywność i jakość, zwrot z inwestycji w licencje)

  • Wsparcie przy rozwiązaniach opartych o integrację z LLM

  • Przygotowywanie rekomendacji usprawnień i mierzenie ich efektów

  • Dokumentowanie definicji metryk, metodyki i raportów w Confluence

  • Prezentowanie wyników zespołom i managementowi

    Oczekiwane rezultaty realizowanych usług

  • Raport adopcji narzędzi oraz ich wpływu na szybkość i jakość pracy

  • Porównanie z poziomem bazowym, z uwzględnieniem innych zmian w zespołach

  • Oszacowanie opłacalności licencji i kosztów wdrożenia, z jawnymi założeniami. Sama adopcja nie stanowi dowodu wzrostu produktywności

  • Metodyka, definicje i raporty przygotować i dodać do Confluenca

  • Zasady utrzymania rozwiązania oraz prezentacja wniosków interesariuszom

  • Udokumentowane definicje, wzory, źródła danych, zakres pomiaru i częstotliwość aktualizacji

  • Wskazanie etapów powodujących oczekiwanie, opóźnienia i przeróbki

  • Ocena stosowanych metryk, dostępności i jakości danych

  • Wskazanie braków oraz ustalenie poziomu bazowego do późniejszych porównań

  • Lista rekomendacji z priorytetami, właścicielami, terminami i miernikami sukcesu

  • Uzgodnione cele KPI oraz sprawdzenie rezultatów po wdrożeniu zmian

  • Widok szybkości dostarczania, stabilności, jakości i przepływu pracy

  • Trendy, mediany i percentyle oraz możliwość analizy zespołów i usług

  • Czytelna prezentacja dla zespołów i managementu

  • Powtarzalny proces zasilania danymi z Jira, GitLab, GitHub i Gerrit oraz innych narzędzi DevOps

  • Kontrola kompletności, spójności i aktualności danych

  • Analiza tego co mamy aktualnie i ocena jak intepretować dane, jaki trend

Benefity:

  • Długofalowa współpraca

  • Pakiet benefitów – Multisport, prywatna opieka medyczna, ubezpieczenie na życie

  • Budżet szkoleniowy

  • Bezpłatne lekcje angielskiego

  • Indywidualne wsparcie ze strony dedykowanego opiekuna firmy

Informacje rynkowe

50 844 zł

Na podstawie 50 ofert z podanym wynagrodzeniem (Praca w Warszawie)

Pełne zestawienie wynagrodzeń

Często zadawane pytania

Jakiego wynagrodzenia mogę się spodziewać?

Ta oferta nie podaje wynagrodzenia. Podobne stanowiska w Warszawie oferują zwykle około 50 844 zł (mediana z 50 ofert).

Jak aplikować na tę ofertę?

Otwórz stronę źródłową i skontaktuj się tam z pracodawcą. Finder nigdy nie pobiera opłat od osób poszukujących pracy.

Czy te oferty pracy są aktualne?

Tak. Finder regularnie odświeża oferty pracy ze źródeł publicznych i usuwa zamknięte oferty.

Aplikuj