Москва, Кольцевая линия, метро Курская
Метро: КурскаяЦель роли:
Сократить время вывода продуктов на рынок, повысить качество релизов и улучшить экономику разработки за счёт системного использования LLM. Вместе с продуктовыми и техническими лидерами вы будете определять, где AI даёт максимальный эффект, запускать работающие решения и подтверждать результат метриками.
Чем предстоит заниматься:
Развивать программу внедрения AI: изучать процессы команд, находить потери времени и качества, приоритизировать инициативы по эффекту, стоимости и сложности.
Внедрять AI-сценарии на всём SDLC: проверка гипотез, требования, прототипы, написание и ревью кода, подготовка и выполнение проверок.
Вместе с инфраструктурой и ИБ организовывать рабочую среду: доступы, учётки, модели, лимиты, интеграции; делать быстрый онбординг к AI-инструментам.
Сравнивать модели и решения на реальных задачах команд — по качеству, полной стоимости, скорости и ограничениям.
Создавать переиспользуемые практики: инструкции для агентов, шаблоны контекста, типовые сценарии, критерии проверки; поддерживать их актуальность и версионирование.
Обучать команды: оценивать навыки, проводить практику на рабочих задачах, выращивать внутренних экспертов.
Развивать работу с внутренними знаниями (RAG): источники, владельцы, актуальность, права доступа, качество ответов со ссылками на первоисточники.
Проектировать управляемые агентные процессы с Human-in-the-Loop: передача контекста, проверки, согласования, обработка ошибок, журналирование, восстановление.
С техлидами и ИБ определять допустимые данные, права агентов и обязательные проверки перед включением результата в продукт.
Измерять эффект: сроки, трудозатраты, доработки, дефекты, затраты на AI; масштабировать работающее и останавливать неэффективное.
Ожидания:
Опыт разработки и внедрения продуктов, понимание полного SDLC.
Опыт работы в качестве техлида, engineering manager, архитектора или руководителя инженерных изменений.
Практика с LLM и coding agents в реальных проектах: репозитории, контекст, инструменты, тесты, проверка результатов.
Способность самостоятельно собрать прототип интеграции, разобраться в коде и CI/CD, воспроизвести проблему и обсудить решение с разработчиками.
Понимание архитектуры корпоративных приложений и уверенное знание одного из основных стеков.
Внедрение изменений через обучение, совместную работу и измеримый результат.
Навыки оценки эффективности: исходные метрики, эксперименты, расчёт затрат, интерпретация результатов.
Работа с продактами, аналитиками, дизайнерами, разработчиками, QA, инфраструктурой и ИБ.
Будет плюсом:
Банки, финтех или e-commerce.
Coder, GitLab, OpenCode / OpenChamber.
RAG-системы и оценка качества поиска и ответов.
Оркестрация агентов и Human-in-the-Loop.
Дизайн-системы и перенос AI-прототипов в промышленный frontend.
Кейсы внедрений с подтверждённым влиянием на сроки, качество или стоимость.
Что мы предлагаем:
Москва
Не указана
ГКУ Горфинтехсервис
Москва
Не указана
Инвестиционно-консалтинговая Группа SRG
Москва
Не указана
ЦРТ | Группа компаний
Москва
Не указана
Инвестиционно-консалтинговая Группа SRG
Москва
Не указана