Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Золотое Яблоко развивает один из крупнейших интернет-магазинов страны. Департамент по управлению данными развивает единую платформу данных, аналитику и отчётность, а также внедряет AI-инструменты.
задачи
Формировать и приоритизировать портфель AI-продуктов;
Вести продукты полным циклом: от постановки до внедрения и замера эффекта;
Добиваться реального использования продуктов через работу с командами, обучение и сопровождение внедрения;
Определять требования к прототипам и критерии готовности к продуктиву;
Проектировать логику агентов, промпты, правила работы с источниками данных, сценарии на случай сбоя и контроль качества ответов;
Оценивать и защищать эффект продуктов;
Разбирать ручные процессы вместе с бизнес-командами и предлагать целевой сценарий;
Документировать решения и задавать стандарты разработки AI-продуктов;
Вести разработку: ставить задачи, проводить ревью решений и определять приоритеты;
Формировать команду по мере роста портфеля продуктов;
Работать с бизнес-заказчиками: собирать сценарии, отсекать неперспективные и защищать приоритеты;
Формировать стандарты AI-разработки внутри департамента.
требования
Опыт вывода LLM-решений в продуктив: работающие продукты с пользователями, а не пилоты и демонстрации;
Понимание RAG и AI-агентов на уровне постановки задачи и оценки выполнимости;
Продуктовый подход: приоритизация, метрики продукта и готовность закрывать неперспективные направления;
Опыт руководства инженерами, в том числе в матричной модели;
Уверенная работа с данными: SQL и Python на уровне, достаточном для самостоятельной сборки прототипа;
Понимание аналитического хранилища и отчётности;
Готовность самостоятельно разрабатывать решения;
Практика оценки качества ответов: проверочные вопросы, метрики точности и сценарии на случай неверного ответа модели;
Умение работать с сопротивлением изменениям, объяснять и обучать пользователей;
Будет плюсом опыт внутренних продуктов, опыт в аналитической предметной области, знание LangChain, LangGraph, LangFlow или аналогов, опыт защиты эффекта пилотов перед бизнесом в измеримых величинах.
условия
Персональное предложение по заработной плате и официальное трудоустройство;