ml инженер внутренних AI-проектов

Департамент аналитических решений работает с BI и аналитической отчётностью, хранилищами и витринами данных, продвинутой аналитикой, Big Data и прикладными ML-решениями.

• Формировать и вести дорожную карту внутренних проектов;
• Внедрять кодинговые ассистенты и агентскую разработку в IT-командах;
• Выстраивать процессы, регламенты и стандарты применения AI, контролировать их соблюдение, безопасность и качество;
• Отвечать за внутреннюю ИИ-инфраструктуру: оркестрацию, GPU и контейнеры, управление инференсом, хостинг и дообучение русскоязычных LLM, интеграцию с корпоративным ландшафтом;
• Вести методологическое сопровождение команд при внедрении: обучение, гайдлайны, шаблоны, замер эффекта и масштабирование удачных практик;
• Реализовывать с выделенной командой инфраструктуру, интеграции и сервисы — от пилота до промышленной эксплуатации;
• Консультировать команды и руководителей по применению ИИ, снимать барьеры внедрения и управлять изменениями;
• Участвовать в Pre-sale проработке решений по классам портфеля направления;
• Проектировать архитектуру решений и подбирать стек под профиль заказчика;
• Готовить экспертные заключения, сравнения вендоров, сценарии пилотов и ROI/TCO-обоснования;
• Презентовать и защищать архитектуру и подход перед заказчиком, в том числе на уровне топ-менеджмента;
• Оценивать трудозатраты и формировать команду под реализацию.

• Подтверждённый прикладной опыт внедрения LLM/GenAI-решений: RAG, агенты, LLMOps и интеграции с корпоративными источниками — от 3 лет;
• Управленческий опыт: внедрение изменений и руководство командами, в том числе через выстраивание процессов и стандартов;
• Опыт работы с ИИ-инструментами и агентами: самостоятельное прототипирование и сборка решений на low-code-платформах и/или open-source;
• Понимание ИИ в SDLC: кодинговые ассистенты, agentic-разработка, AI code review, метрики качества и продуктивности;
• Экспертиза в инфраструктурном слое: Kubernetes, контейнеризация, GPU-инференс, хостинг и дообучение русскоязычных LLM;
• Опыт участия в Pre-sale: проработка архитектуры, защита решений и оценка трудозатрат;
• Навык выстраивания процессов, регламентов и методологического сопровождения команд;
• Понимание требований ИБ: ФСТЭК, 152-ФЗ и КИИ применительно к GenAI-контурам;
• Будет плюсом опыт внедрения на стороне ИТ-консалтинга или интегратора, знание российского стека ИИ-решений, опыт промышленной эксплуатации агентских сценариев у крупных корпоративных заказчиков, опыт построения LLMOps-контура, опыт работы в контурах с повышенными требованиями к безопасности, опыт обучения и развития команд по GenAI.

• Официальное оформление в штат аккредитованной ИТ-компании;
• Заработную плату обсуждают индивидуально по итогам технического собеседования;
• Гибкое начало рабочего дня;
• Командировки для сотрудников из других городов по желанию;
• Индивидуальный план развития, бюджет на обучение, курсы и программы обучения, включая английский язык;
• Постоянный профессиональный и личный рост, самостоятельность в работе;
• Открытая корпоративная культура, минимум бюрократии и отчётов;
• Корпоративный мерч;
• Корпоративный университет, наставничество и развитие, полис ДМС;
• Волейбол, футбол, сквош, беговой клуб и участие в экологических программах.