Ekspert / Ekspertka AI Governance

Dołącz do nas!

• Szukamy osoby, która pomoże nam okiełznać sztuczną inteligencję w banku od strony prawno-regulacyjnej. Będziesz dbać o to, żeby nasze projekty AI (w tym budowani przez nas agenci wspierający zgodność!) były legalne, etyczne i po prostu bezpieczne. To rola dla kogoś, kto potrafi przełożyć skomplikowane wymogi (jak AI Act czy RODO) na konkretne wytyczne dla zespołów technicznych i biznesowych, tak aby zminimalizować ryzyko dla organizacji.

Wir bieten

• Premię uzależnioną od wyników i zaangażowania.

• Prywatną opiekę medyczną dla Ciebie i Twojej rodziny na preferencyjnych warunkach.

• Kartę MultiSport i Ubezpieczenie Grupowe na korzystnych warunkach.

• System szkoleń i programów rozwojowych.

• Dostęp do Wewnętrznej Giełdy Pracy.

Anforderungen

• Masz wiedzę regulacyjną: Dobrze znasz RODO w praktyce i orientujesz się w wymogach AI Act.

• Rozumiesz IT: Wiesz, jak wygląda cykl życia oprogramowania (SDLC) i rozumiesz, na czym polega uczenie maszynowe.

• Posiadasz umiejętności analityczne: Potrafisz czytać ze zrozumieniem trudne przepisy i wyciągać z nich konkretne kroki dla procesów IT.

• Jesteś osobą komunikatywną: Swobodnie dogadujesz się zarówno z prawnikami, jak i z inżynierami danych.

• Umiesz tworzyć dokumentację: Tworzenie i redagowanie formalnej dokumentacji korporacyjnej nie sprawia Ci problemu.

• Mile widziane:

• Znasz rynkowe standardy bezpieczeństwa i zarządzania AI, takie jak NIST AI RMF czy ISO/IEC 42001.

• Masz za sobą pracę w sektorze regulowanym (np. w bankowości) i kojarzysz wytyczne KNF oraz EBA.

Zakres obowiązków

• Ocenę pomysłów: Analizę nowych inicjatyw biznesowych (Use Cases) wykorzystujących AI i przypisywanie im odpowiedniej kategorii ryzyka zgodnie z AI Act.

• Tworzenie zasad gry: Budowę, wdrażanie i aktualizowanie naszych wewnętrznych polityk i procedur, które określają, jak bezpiecznie projektować i wdrażać AI.

• Zarządzanie ryzykiem: Wsparcie biznesu w wypełnianiu Arkuszy Oceny Ryzyka AI oraz opiniowanie dokumentacji DPIA, szczególnie tam, gdzie algorytmy podejmują zautomatyzowane decyzje.

• Weryfikację dostawców: zewnętrznych vendorów AI (np. dostawców chmurowych) pod kątem bezpieczeństwa, compliance i zapisów w umowach (DPA).

• Budowę świadomości: Prowadzenie szkoleń dla zespołów projektowych, aby każdy wiedział, gdzie leżą granice bezpiecznego korzystania z danych i modeli sztucznej inteligencji.

• Monitorowanie produkcji: Cykliczne sprawdzanie, czy wdrożone już modele robią to, co do nich należy, i czy nie pojawiają się w nich błędy etyczne.