Il remoto, Canada; Remote, Regno Unito; Remote, Stati Uniti GitLab è la piattaforma di orchestrazione intelligente per DevSecOps. GitLab consente alle organizzazioni di aumentare la produttività degli sviluppatori, migliorare l'efficienza operativa, ridurre il rischio di sicurezza e conformità e accelerare la trasformazione digitale. Più di 50 milioni di utenti registrati e più del 50% della fiducia di GitLab per spedire software migliori e più sicuri più velocemente. Gli stessi principi incorporati nei nostri prodotti si riflettono in come funziona il nostro team: abbracciamo AI come moltiplicatore di produttività di base, con tutti i membri del team che si aspettano di incorporare AI nei loro flussi di lavoro giornalieri per guidare efficienza, innovazione e impatto. GitLab è dove le carriere accelerano, l'innovazione fiorisce, e ogni voce è valutata. La nostra cultura ad alte prestazioni è guidata dai nostri valori e scambio di conoscenze continuo, che consentono ai nostri membri del team di raggiungere il loro pieno potenziale mentre collaborano con i leader del settore per risolvere problemi complessi. Co-creiamo il futuro come costruiamo la tecnologia che trasforma il mondo. *Fortune® fortune.

Come proprietario di AI Transformation presso GitLab, formerai la strategia AI della tua funzione e costruirai le soluzioni che la forniscono. Sei la persona responsabile per identificare dove AI può cambiare fondamentalmente come opera il tuo org, collaborando con il tuo sponsor esecutivo per allinearti alle maggiori sfide, e guidando risultati misurabili contro di loro. Pensa a questo come un ruolo di gestione del prodotto dove il prodotto è il modo di lavorare del tuo org. Gestirai il ciclo di vita completo: capire come il lavoro scorre oggi, decidere dove AI dovrebbe rimodellare, prioritizzare ciò che viene costruito e in che ordine, e garantire quali navi effettivamente viene adottato. Potrai anche prototipo soluzioni, configurare agenti, e dimostrare cosa è possibile prima di tirare in supporto ingegneristico per scalare. Lavorerai in stretta collaborazione con un Ingegnere AI che si trova all'interno del team Enterprise AI. Insieme formi una partnership: porti il contesto aziendale, l'intelligenza di processo e priorità strategica. Portano la profondità di produzione, la progettazione tecnica, la struttura e le soluzioni di lavoro, la struttura, la struttura e la strutturazione.

• Mappa come il lavoro scorre attraverso la vostra funzione end-to-end, compresi i passaggi a monte e a valle di altri org. Identificare dove sono i vincoli reali, non solo quelli che il team può vedere. Focus sui problemi 100x: dove potrebbe sfruttare AI in un flusso di lavoro lasciare che il vostro org eseguire ordini di grandezza più veloce, o a 100x più volume di prima? • Gestire l'assunzione di richieste AI, idee, e punti dolore da tutta la funzione, anche tramite la vostra rete di Campione. Assicurare ogni membro del team ha una strada chiara per superficie ciò che hanno bisogno, piuttosto che costruire indipendentemente. • Prioritare strategicamente contro i risultati aziendali e guida esecutiva. Tenere la linea sulle priorità - non possiamo cambiare direzione ogni due settimane - e garantire che il tempo dell'AI Engineer è speso sul lavoro di più alto impatto.

• Costruire e bridge la rete di Champion nella vostra funzione. I campioni sono la comunità di peer che estende la vostra portata oltre ciò che voi e l'AI Engineer potete consegnare direttamente. Fin dai primi giorni del ruolo, identificare e reclutare i campioni attraverso sub-team (5-10% tempo, formalmente concordato con il loro manager), eseguire un regolare Champion sincronizzare, ospitare demo per la funzione più ampia, e agire come il loro ponte per Enterprise AI. Champions non sono i vostri rapporti: li coordina, non li gestisci. Senza questa rete, il vostro contatto è limitato. Hands-On Building & Agent Operations • Costruire agenti AI utilizzando senza codice e piattaforme low-code (ad esempio Glean, Workato, strumenti simili). Passare dall'idea di lavorare prototipo senza aspettare per l'ingegneria. • Autore e itserate su file di competenze che definiscono gli agenti AI. Refine istruzioni basate sull'uso reale e condividere le competenze riutilizzabili. • Configurare i server MCP e strumenti, gli agenti di rete, gli agenti di rete, i sistemi di collegamento, i quali si connette