Руководитель отдела ИИ разработки

Задачи:

• Функциональные обязанности
  1. Управление командой
• Формирование и развитие команды инженеров-разработчиков ИИ.
• Распределение ролей и зон ответственности внутри команды.
• Постановка задач, декомпозиция, планирование и контроль исполнения.
• Регулярное управление загрузкой и мощностью команды.
• Развитие инженерных компетенций сотрудников.
• Участие в подборе и адаптации новых сотрудников.
• Проведение технических разборов и code review для критичных решений.
• 2. Run - эксплуатация AI Core и действующих сервисов
• Ответственность за техническую стабильность AI Core и работающих AI-сервисов.
• Организация мониторинга, логирования и обработки инцидентов.
• Формирование правил поддержки и эксплуатации.
• Контроль технического долга.
• Контроль обновлений, релизов и изменений в промышленной среде.
• Организация управления доступами, ключами, конфигурациями и интеграциями.
• Контроль потребления инфраструктуры и внешних AI-сервисов.
• 3. Change - разработка и развитие
• Перевод продуктовых и бизнес-задач в технический backlog команды.
• Техническая декомпозиция новых AI-инициатив.
• Определение архитектурного подхода к реализации.
• Планирование разработки и выпусков.
• Контроль качества реализации.
• Организация прототипирования и технической проверки гипотез.
• Принятие решения о переходе от прототипа к промышленной разработке.
• 4. Архитектура и техническое качество
• Формирование и поддержание целевой архитектуры AI Core.
• Контроль архитектурной целостности решений команды.
• Определение стандартов разработки и интеграции.
• Выбор моделей, фреймворков, инфраструктурных компонентов и подходов.
• Контроль безопасности AI-решений совместно с ИБ.
• Контроль производительности, надежности и масштабируемости решений.

Требования:

• Обязательно:
• Опыт управления командой разработки или инженерной командой.
• Сильный технический бэкграунд в backend / platform / AI-разработке, достаточный для принятия архитектурных решений и технического контроля команды.
• Практический опыт разработки и внедрения решений на базе LLM, RAG, AI-агентов или смежных AI-технологий.
• Понимание полного жизненного цикла AI-сервиса: идея, прототип, разработка, тестирование, промышленный запуск, эксплуатация, развитие.
• Умение управлять ограниченной мощностью команды: приоритизация, планирование, распределение ресурсов между эксплуатацией, развитием и техническим долгом.
• Опыт декомпозиции задач, оценки сроков, контроля исполнения и управления зависимостями.
• Умение выстраивать инженерные процессы: разработка, code review, тестирование, CI/CD, релизы, мониторинг, инциденты, документация.
• Понимание архитектуры корпоративных AI-решений: LLM Gateway, модели, API, RAG, поисковые системы, базы данных, интеграции, observability.
• Будет преимуществом:
• опыт создания или развития внутренней AI-платформы;
• опыт On-Prem-развертываний;
• опыт эксплуатации локальных LLM;
• опыт работы с Kubernetes, Docker, PostgreSQL, vector DB, OpenSearch / Elasticsearch;
• опыт построения LLM Gateway;
• опыт observability и оценки качества LLM-систем;
• опыт построения платформенных компонентов, повторно используемых несколькими продуктами;

Условия:

• Помощь в адаптации для быстрого погружения в работу;
• ДМС (включая ежегодное комплексное мед. обследование, стоматологию, телемедицину, психологическую поддержку в онлайн-формате) после испытательного срока;
• Страхование от несчастного случая и страхование при выезде за рубеж;
• Постоянное развитие - доступ к онлайн библиотеке, курсы, тренинги
• Частичная компенсация затрат на занятия спортом;
• Сообщество единомышленников по увлечениям и интересам – книги, спорт, фильмы и различные хобби;
• Имеем аккредитацию в Минцифры;