Мы формируем единую экосистему инструментов и методологий для автоматизации жизненного цикла моделей и AI-агентов. Наша ключевая задача — устранить разрозненность систем, инструментальный хаос и дублирование функций в разных подразделениях, а также формализовать клиентский путь D-People (DS, DA, DE, MLE). Мы разрабатываем процессы для Classic ML и AI-агентов, внедряем единые стандарты работы и обеспечиваем прозрачность процессов для регуляторных органов. Наша цель — сократить Lead Time внедрения моделей и обеспечить бесшовный CI/CD конвейер на базе Cloud Native и Hadoop инфраструктур.
Ключевые задачи:
- Разработка методологии: Создание и актуализация единого подхода к жизненному циклу разработки и эксплуатации AI-решений для Classic ML и AI-агентов.
- Описание производственных процессов: Формализация процессов работы команд D-People на всех этапах: от поиска данных и обучения моделей до передачи артефактов и промышленной эксплуатации.
- Стандартизация CI/CD для AI: Описание процессов непрерывной интеграции и доставки для AI-агентов и ML-моделей.
- Сбор и анализ метрик: Участие в мониторинге и оптимизации Lead Time Classic ML, формирование предложений по сокращению цикла от обучения до эксплуатации.
- Взаимодействие с пилотными командами: Проведение интервью, сбор обратной связи, адаптация методологии под реальные сценарии разработки.
- Подготовка документации: Создание регламентов, инструкций, чек-листов и материалов для онбординга команд.
Профиль кандидата:
- Опыт в методологии / процессах: От 2 лет работы методологом, бизнес-аналитиком, процессным инженером или руководителем разработки в сфере IT / Data Science / ML.
- Понимание ML/AI жизненного цикла: Знание специфики разработки, обучения, валидации, развертывания и мониторинга ML-моделей и AI-агентов.
- Навыки описания процессов: Умение формализовать процессы в понятных схемах и текстовых регламентах, работать с нотациями (BPMN / EPC / UML или аналоги).
- Знание ролевой модели: Понимание зон ответственности D-People (DS, DA, DE, MLE) и их взаимодействия.
- Системное мышление: Способность видеть целостную картину производства AI-решений, включая инструментальный слой, процессы и людей.
- Коммуникативные навыки: Умение проводить интервью с экспертами, аргументированно отстаивать методологические решения, работать с возражениями.
Будет плюсом:
- Опыт работы с платформенными MLOps-решениями
- Понимание принципов Cloud Native и работы с Hadoop-инфраструктурами.
- Опыт участия в проектах по автоматизации CI/CD для ML/AI.
Условия:
- стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
- расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- корпоративная пенсионная программа
- корпоративное обучение за счет компании
- реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
- официальное оформление с первого дня
- корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
- мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы
- современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами
- работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения.