Руководитель AI- проектов

О роли

Мы ищем опытного практика, который возглавит направление внедрения и развития AI-решений в компании. Вы станете ключевым связующим звеном между бизнесом, данными и технологиями: будете переводить бизнес-задачи в AI-продукты, управлять командами разработки и внедрять решения в промышленную эксплуатацию.

Чем вы будете заниматься

Стратегия и управление портфелем проектов:

• Реализация AI-стратегии компании: определение приоритетных направлений применения ИИ, критериев успеха, выбор моделей и инструментов
• Аудит бизнес-процессов, выявление «точек роста» для автоматизации и применения ИИ
• Управление портфелем AI-инициатив: приоритизация, дорожная карта, бюджет, ROI

Управление проектами (полный цикл):

• Ведение AI/ML-проектов от инициации до промышленной эксплуатации — Discovery, MVP, pilot, scale
• Управление кросс-функциональными командами: Data Scientists, ML Engineers, DevOps, аналитики, бэкенд-разработчики
• Планирование ресурсов, контроль сроков, бюджета, качества; управление рисками
• Организация спринтов, daily, review, retro в методологиях Scrum/Kanban

Внедрение AI-решений:

• Запуск LLM/GenAI-сервисов: чат-боты, системы поиска по знаниям, генерация контента, copilot-инструменты
• Внедрение рекомендательных систем и персонализации (real-time, A/B-тесты, uplift)
• Развёртывание ML-моделей, организация пайплайнов обработки данных и инференса
• Интеграция AI-решений с внутренними системами (CRM, порталы, мессенджеры, DWH)
• Проектирование и контроль безопасности AI-систем: защита персональных данных, комплаенс, guardrails, мониторинг

Стейкхолдер-менеджмент:

• Регулярная и прозрачная отчётность перед руководством
• Перевод бизнес-требований в технические спецификации совместно с командой ML
• Обучение сотрудников работе с AI-инструментами, выстраивание обратной связи

Требования

Обязательно:

• Опыт управления IT/AI/ML-проектами — от 3 лет
• Подтверждённый опыт внедрения AI/GenAI/LLM-решений в организации (не менее 3х проектов от пилота до прода)
• Глубокое понимание жизненного цикла ML-проекта: сбор данных → обучение модели → валидация → деплой → мониторинг
• Знание методологий Agile/Scrum/Kanban
• Навыки управления бюджетом, ресурсами, рисками и сроками
• Умение чётко формулировать требования и работать на стыке бизнеса и технической команды
• Развитые коммуникативные и презентационные навыки

Будет преимуществом:

• Практический опыт с RPA-платформами (Primo, Sherpa, UiPath)
• Знание основ Prompt Engineering для LLM
• Понимание паттерна RAG
• Опыт работы с векторными СУБД, MLflow, Airflow, Kafka, CI/CD в ML
• Базовые навыки Python, понимание ML-стека (PyTorch/TensorFlow, облачные AI-сервисы), Jupyter Notebook
• Опыт построения систем A/B-тестирования и holdout-экспериментов
• Знание регуляторики РФ в части ПДн (152-ФЗ), отраслевых требований

Опыт и образование:

• Высшее техническое, математическое или IT-образование
• Опыт работы в крупных компаниях (финтех, ритейл, телеком, промышленность) — преимущество
• Дополнительные курсы по AI/ML, продуктовому менеджменту, управлению проектами