AI Lead / Head of AI Development (Platform AI)

О вакансии

Мы развиваем промышленную цифровую платформу для поддержки инженерных и операционных решений в нефтегазовой и энергетической отраслях. Платформа используется для анализа, оптимизации и повышения надежности эксплуатации оборудования на реальных производственных объектах.

В связи с развитием ИИ-направления мы ищем AI Lead, который возьмет на себя ответственность за развитие и внедрение ИИ-возможностей платформы - от формирования подходов и архитектуры до интеграции решений в продукт и пользовательские процессы.

Обязанности

• Разработка и развитие ИИ-функционала цифровой платформы.

• Формирование и ведение дорожной карты развития ИИ (краткосрочный и среднесрочный горизонт).

• Приоритизация ИИ-задач на основе бизнес-ценности, доступности данных и технической реализуемости.

• Выбор и применение подходящих методов: ML, гибридные и физико-ориентированные модели, GenAI / LLM, rule-based подходы.

• Проектирование AI-архитектуры платформы (данные, модели, inference, MLOps, интеграция с продуктами).

• Определение стандартов качества данных, жизненного цикла моделей и мониторинга их работы.

• Управление командой (Data Scientist, ML / Data Engineer, AI Analyst).

• Постановка задач, контроль сроков и качества, развитие сотрудников.

• Взаимодействие с Product Owner и доменными экспертами.

• Интеграция ИИ-решений в продукт и реальные пользовательские процессы.

• Оценка эффективности ИИ-решений, подготовка обоснований для руководства и заказчиков.

Требования

Обязательные:

• Опыт работы AI / ML Lead, Head of AI или Lead Data Scientist от 4–5 лет.

• Практический опыт внедрения AI-решений в продукте или платформе (production), а не только в R&D.

• Хорошее понимание ML / DL и особенностей работы с промышленными данными.

• Опыт управления командой и участия в архитектурных решениях.

• Умение взаимодействовать с бизнесом, продуктовой и инженерной командами.

Желательные:

• Опыт работы в сферах Oil & Gas, Energy, Manufacturing, Industrial IoT.

• Понимание гибридных подходов (физические модели + ML).

• Опыт использования GenAI / LLM в корпоративных продуктах.

Опыт построения AI-платформенных компонентов (feature store, model registry, inference services)