tech lead (ai)

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда занимается разработкой и масштабированием ИИ-решений в банке: от пилотных проектов до промышленной эксплуатации, управлением портфелем ИИ-инициатив и развитием инженерной культуры для команды из 20+ специалистов.

• Управлять распределенной командой AI/ML-инженеров и тимлидов (найм, развитие, оценка).
• Формировать продуктовые команды под бизнес-задачи, распределять ресурсы.
• Управлять бэклогом: приоритизировать, планировать, контролировать качество и сроки.
• Внедрять end-to-end процессы ML/AI: от сбора данных до промышленной эксплуатации (MLOps/LLMOps).
• Стандартизировать подходы и best practices для повышения предсказуемости результатов.
• Адаптировать Agile под специфику ИИ-проектов с R&D-составляющей.
• Сокращать time-to-market: переводить PoC/MVP в стабильный productive контур.
• Обеспечивать масштабируемость, отказоустойчивость и мониторинг ИИ-систем.
• Взаимодействовать с DevOps и Data Engineering для построения production-инфраструктуры.
• Коммуницировать с бизнес-заказчиками, ИБ, ИТ-архитектурой; транслировать сложные решения на язык бизнеса.
• Формировать и защищать стратегию развития AI, строить долгосрочные дорожные карты.
• Анализировать тренды (GenAI, Agentic AI) и оценивать их применимость в финансах.

• Опыт управления ИИ-командами от 20 человек (включая тимлидов).
• Управление полным циклом ИИ-продуктов: от гипотезы до production и постпродакшн-сопровождения.
• Понимание различий исследовательской и продуктовой разработки.
• Экспертиза в end-to-end ML/AI процессах (данные, обучение, валидация, MLOps).
• Практический опыт с GenAI (LLM, RAG, агентные системы).
• Понимание архитектуры масштабируемых ИИ-сервисов.
• Владение Agile/Scrum/Kanban в контексте Data Science.
• Системное мышление и стратегический подход.
• Сильные коммуникативные навыки, работа в сложной организационной структуре (банк/крупный бизнес).
• Умение переводить технические вызовы на язык бизнеса.
• Лидерские качества: развитие инженерной культуры и ответственности за результат.
• Будет плюсом опыт внедрения AI-платформ и MLOps-решений, участие в трансформационных программах, технический бэкграунд (DS/ML/Software Engineering) на уровне архитектурного понимания.

• Условий в вакансии нет