Москва
Технические: знание машинного обучения, генеративных моделей, платформенных решений, data-governance, MLOps/LLMOps. Управленческие: проектное управление, бюджетирование, управление изменениями, риск-менеджмент.
Разработка AI-стратегии — постановка целей, определение приоритетных направлений, формирование дорожной карты. Управление архитектурой ИИ-платформ — создание инфраструктуры, управление качеством данных...