Samferdselsdata (teamet konsulentene skal jobbe i)
Entur spiller en sentral rolle i Samferdselsdata, et samarbeid på tvers av samferdselssektoren med tydelig mål om å øke deling og bruk av data som grunnlag for bedre beslutninger, mer effektive tiltak og større samfunnsnytte. Samarbeidet omfatter syv virksomheter i sektoren: Jernbanedirektoratet, Bane NOR, Kystverket, Avinor, Entur, Statens Vegvesen og Nye Veier. I Samferdselsdata drives caser på tvers av disse virksomhetene, samt andre aktører i samferdselssektoren som kollektivselskap, kommune- og fylkeskommune, private aktører og forskningsmiljø. Arbeid i dette teamet vil inkludere:

• Jobbe med tverrsektorielt innsikts- og prosjektarbeid
• Jobbe proaktivt med innhenting av behov fra virksomhetene i samarbeidet
• Skape tillit og engasjement for bruk av KI hos virksomhetene i samarbeidet
• Levere i skjæringspunktet mellom jus, forretning og teknologi
• Dele erfaringer og kunnskap om kunstig intelligens blant virksomhetene i samarbeidet

KI- EKSPERIMENTERINGSINITIATIVET
Nå bygger vi opp et initiativ hvor vi skal eksperimentere med bruk av kunstig intelligens i Samferdselsdata, sammen med de syv virksomhetene i samarbeidet. Vi vil utforske hvordan kunstig intelligens, språkmodeller og autonome agenter kan bidra til å transformere hvordan data kan brukes på tvers i samferdselssektoren, fra planlegging, drift og vedlikehold til analyse og utvikling av tjenester for brukere av transportsystemet.

Formålet er å gjennomføre målrettede eksperimenter for å identifisere, teste og dokumentere KI-baserte brukscase som viser hvordan teknologien kan benyttes for å oppnå konkret effekt. Arbeidet skal gi målbar effekt og tydelig læring som kan skaleres i sektoren.

Der det er relevant skal eksperimentene benytte eller understøtte felles datagrunnlag, standarder og delingsarenaer, og utformes slik at løsningene kan fungere på tvers av aktører og transportformer.

Arbeidet skal resultere i gjennomførte eksperimenter som dokumenterer effekt, hvor de mest lovende kan tas videre til skalering i ordinær produktutvikling.

KUNDENS BEHOV
Kunden ønsker totalt tre ressurser til initiativet: én produktleder og to KI/ML-engineers.

Ressurs 1: Produktleder
Vi ser etter en produktleder som kan lede og drive arbeidet fra problemforståelse og hypoteser til testing i produkt, måling av effekt og anbefaling om videre retning.

• Du trives i spennet mellom strategi og praktisk produktarbeid. Du jobber iterativt, tester ideer tidlig og bruker innsikt og data til å styre retning. Du evner å skape klarhet i komplekse problemstillinger og lede tverrfaglige team mot konkrete resultater.
• Du har et bevisst forhold til bruk av kunstig intelligens: når teknologien skaper reell verdi, hva som kreves for kvalitet og tillit, og hvilke begrensninger som må håndteres - for eksempel knyttet til personvern, forklarbarhet, hallusinasjoner og sikkerhet.
• Du er engasjert i produktledelse og motiveres av å utforske nye løsninger gjennom eksperimentering. Vi ser for oss at du har erfaring med utvikling av digitale produkter og tjenester, gjerne der kunstig intelligens inngår, enten i eksisterende løsninger eller i nyutvikling.
• I rollen vil du kunne være produktleder for flere mindre initiativer samtidig, ettersom teamet kan gjennomføre flere eksperimenter parallelt. Du er trygg på metoder og rammeverk for produktledelse og kan bruke disse i en setting med korte tidslinjer og utvikling av prototyper og proof of concepts.
• Du er komfortabel med å kommunisere kompleksitet på en forståelig måte - både til tekniske teammedlemmer og til ikke-tekniske beslutningstakere og interessenter i syv ulike virksomheter.

Dersom du motiveres av kompleksitet, høye ambisjoner for innovasjon og et viktig samfunnsoppdrag, kan dette være rollen for deg.

Ansvarsområder
Som produktleder vil du ha ansvar for å:

• Sette mål og retning og bidra til fremdrift og motivasjon i teamet.
• Identifisere, konkretisere og prioritere problemer og muligheter der kunstig intelligens kan gi tydelig verdi i samferdselssektoren.
• Proaktivt innhente behov blant aktørene i samarbeidet og prioritere dem.
• Lede eksperimenter i korte iterasjoner: innsikt → konsept → prototype/POC → test → evaluering.
• Sikre at eksperimentene måler reell effekt gjennom kvalitative og kvantitative metoder, og at læring dokumenteres og deles.
• Forankre initiativene i virksomhetene gjennom tydelig kommunikasjon, forventningsstyring og koordinering med relevante interessenter.
• Samarbeide tett med design, utvikling, data/KI-kompetanse, juridisk/personvern og sikkerhet for å bygge løsninger som er trygge, ansvarlige og etterprøvbare.
• Bidra til at vellykkede eksperimenter kan tas videre til skalering gjennom tydelige anbefalinger, risikovurdering og forslag til videre produktløp.
• Oversette tekniske funn og eksperimentresultater til innsikt som er forståelig og handlingsorientert for ikke-tekniske beslutningstakere.

Ressurs 2 og 3: 2 Ressurser KI/ML Engineer
Vi ser etter to KI/ML-engineers som kan ta eksperimenter fra problemforståelse og hypoteser til testing i produkt, måling av effekt og anbefaling om videre retning.

• Du trives med korte iterasjoner, tidlig testing og å la innsikt og data styre retningen. Du har et bevisst forhold til KI: når det gir verdi, hva som kreves for kvalitet og tillit, og hvilke begrensninger som må håndteres - som personvern, hallusinasjoner, forklarbarhet og sikkerhet.
• Du har bred erfaring med KI - fra klassisk ML og statistiske modeller til moderne LLM-baserte systemer og autonome agenter. Du forstår hvilken tilnærming som passer til hvilket problem, og du er ikke låst til én teknologi eller ett paradigme.
• Du er engasjert i ny teknologi og ønsker å bruke din kunnskap til å drive eksperimentering i et lite, tverrfaglig team. Du er trygg på å jobbe med Python, FastAPI og React/Next.js i en setting med korte tidslinjer og utvikling av proof of concepts og demoer. Du har erfaring med LLM-integrasjon via OpenAI API eller tilsvarende, og er komfortabel med å orkestrere agenter og arbeidsflyter med rammeverk som LangChain eller LangGraph. Du kan deploye løsninger på GCP, Azure eller AWS.
• Du kan jobbe selvstendig og i team, og du er i stand til å formidle tekniske funn og eksperimentresultater på en måte som ikke-tekniske interessenter forstår og kan ta stilling til. Du bidrar gjerne til kompetanseheving hos interne ressurser underveis. 

Dersom du vil bryne deg på kompleksitet, høye krav til innovasjon og et viktig samfunnsoppdrag, tror vi at du er riktig person for denne rollen.

KRAV TIL KOMPETANSE OG ERFARING

MÅ KRAV Ressurs 1- Produktleder

• Konsulenten må ha relevant utdanning på bachelornivå eller høyere
• Konsulenten må kommunisere flytende på norsk, både skriftlig og muntlig
• Konsulenten må ha minimum 3 års relevant arbeidserfaring som produktleder eller i tilsvarende rolle, med ansvar for moderne digital produktutvikling.
  

Evalueringskriterier for ressurs 1- Produktleder

• Grad av relevant erfaring med produktledelse i komplekse organisasjoner med mange interessenter, gjerne i offentlig sektor eller i datadrevne produktmiljøer.
• Grad av erfaring med brukerinnsikt, problemforståelse og hypotesedrevet produktutvikling.
• Grad av relevant erfaring med eksperimentering og tilnærming til: MVP/POC, A/B-testing og andre testoppsett, definisjon av suksesskriterier og evaluering av effekt.
• Grad av erfaring med og tilnærming til interessenthåndtering, forankring og forventningsstyring på tvers av organisasjoner.
• Grad av erfaring med produkter og tjenester der KI/ML inngår, f.eks. personalisering, anbefalinger, søk, prediksjon, klassifisering eller NLP/LLM.

MÅ KRAV Ressurs 2 og 3- KI/ML Engineer

• Konsulenten må ha relevant utdanning på bachelornivå eller høyere
• Konsulenten må kommunisere flytende på norsk, både skriftlig og muntlig.
• Konsulenten må ha minimum 2 års relevant arbeidserfaring med utvikling av KI-løsninger.
• Konsulenten må ha praktisk erfaring med å bygge og deploye KI-løsninger på skyplattform (GCP, Azure eller AWS).
• Konsulenten må ha solid praktisk erfaring med Python som hovedspråk for backend-utvikling og KI/ML-arbeid.

Evalueringskriterier for ressurs 2 og 3- KI/ML Engineer

• Grad av relevant erfaring, utover minimumskravet nr. 3, med KI-løsninger i produksjon - fra klassisk ML til LLM-baserte systemer og autonome agenter, inkludert orkestrering av sammensatte KI-arbeidsflyter.
• Grad av relevant erfaring med og tilnærming til prompt engineering og LLM-orkestrering (LangChain, LangGraph, strukturert output, agenter).
  
• Grad av relevant erfaring med og tilnærming til å integrere KI i brukergrensesnitt og eksisterende systemer, f.eks. med React/Next.js og FastAPI/Flask.
• Grad av erfaring med databehandling, datarensing og pipeline-utvikling som understøtter KI-løsninger.
• Grad av erfaring med tverrfaglige team etter smidige metoder, inkludert kundedialog, workshops og kompetanseoverføring.
• Grad av erfaring med å kommunisere tekniske funn og eksperimentresultater til ikke-tekniske beslutningstakere og interessenter.