Руководитель направления искусственного интеллекта

Оформление в аккредитованную IT-компанию.

Чем предстоит заниматься:

• Выстраивать эффективное сотрудничество с заинтересованными сторонами всех уровней во всех бизнес-подразделениях по вопросам от популяризации технологий ИИ до оценки удовлетворённости внедрёнными сервисами.
• Повышать осведомлённость сотрудников о возможностях технологий ИИ, потенциальной ценности от их внедрения, особенностях и ограничениях в применении, проводить необходимые информационные и обучающие мероприятия.
• Выявлять потребности и задачи бизнес-подразделений, эффективно решаемые инструментами ИИ.
• Управлять портфелем инициатив применения ИИ с разной степенью зрелости (идея, эксперимент, пилот, проект внедрения ИИ), оценивать, приоритизировать, запускать инициативы.
• Управлять отдельными ИИ-проектами.
• Формировать команду(-ы) специалистов для реализации проектов с ИИ, включая привлечение штатных сотрудников и команд или поиск и найм, развивать функциональные компетенции сотрудников и команд.
• Самостоятельно разрабатывать инструменты ИИ и создавать /настраивать их при помощи доступных корпоративных платформ.
• Взаимодействовать с внешними партнёрами (вендоры, интеграторы, исследовательские центры, стартапы) для внедрения ИИ‑решений.

И у вас есть:

• Понимание жизненного цикла разработки ПО, знание принципов гибкой разработки, прототипирования и разработки минимального жизнеспособного продукта.
• Знание методологий проектного управления, продуктового подхода, тестирования и реализации гипотез развития продукта, уверенные навыки проектного и портфельного управления.
• Опыт ведения ИИ-продукты от идеи до промышленного внедрения.
• Опыт постановки требований для Data Engineering, Data Science, ML Engineering, Development, IT.
• Насмотренность в корпоративных ИИ-платформах, понимание архитектур и компонентов, преимуществ и недостатков различных платформ.
• Понимание целевых архитектур ИИ-решений и умение их обсуждать с инженерами и неинженерами.
• Знание языков программирования:
• Python – практическое владение на уровне разработки продуктовых ИИ‑сервисов.
• SQL - умение писать запросы, соединения (join), функции, процедуры, триггеры
• Знание основных алгоритмов ML: регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети.
• Понимание полного цикла построения моделей ML.
• Знание фреймворков: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
• Опыт разработки решений (прототипов и продуктивных) на базе ML и LLM (OpenAI (GPT), Llama, GigaChat и аналогов).
• Знание инструментов для finetuning, RAG, prompt engineering.
• Опыт развёртывания, мониторинга и поддержки моделей (SaaS и on-premise).
• Навыки структурирования, визуализации и презентации информации, донесения технических понятий простым языком.
• Основы финансового менеджмента, бюджетирования, работы с договорами, проведения тендерных процедур.
• Навыки ведения переговоров, разрешения конфликтов.