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
Команда развивает инфраструктуру инференса больших языковых моделей: раскатку моделей, стабильность сервисов, производительность, оптимизацию затрат, а также взаимодействие с продуктовыми командами и эксплуатацией.
задачи
Переводить технические статусы и инженерные ограничения в понятный бизнесу язык;
Управлять ожиданиями по срокам, релизам и инцидентам;
Синхронизировать команды inference, data engineering, DevOps, продуктовые и платформенные команды;
Координировать зависимости между задачами и командами;
Вести коммуникации по релизам: планы раскатки, changelog, оповещения заинтересованных сторон;
Помогать с первичной обработкой инцидентов и входящих запросов;
Показывать эффект релизов через метрики: снижение затрат на inference, улучшение latency, стабильность сервисов, качество и надёжность inference-платформы;
Поддерживать и структурировать backlog команды;
Помогать с декомпозицией и приоритизацией задач;
Контролировать прохождение релизных этапов и тестирования;
Следить за процессной гигиеной: зависшими задачами, потерянными коммуникациями и участниками, выпадающими из процессов;
Проводить первичную проверку результата на соответствие бизнес-требованиям;
Помогать команде превращать ручные и хаотичные процессы в системные и автоматизированные.
требования
Опыт работы project, program, release или operations manager в технических командах;
Умение работать с инженерными командами и разбираться в техническом контексте;
Способность быстро разбираться в сложных процессах и наводить порядок;
Умение доводить процессы до рабочего состояния, а не только проводить встречи и отслеживать задачи;
Хорошие коммуникационные навыки для общения с инженерами и бизнесом;
Опыт работы с Jira и Confluence;
Будет плюсом опыт работы с ML, LLM или AI-инфраструктурой, понимание inference, GPU-инфраструктуры или highload-сервисов, опыт работы с AI-инструментами разработки, автоматизации процессов, построения support и release-процессов, а также работы в быстрорастущих инженерных организациях.
условия
Комфортный современный офис рядом с метро Кутузовская;
Гибридный формат: 2 дня в офисе и 3 дня на удалёнке;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Система обучения для профессионального и карьерного развития;
Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи;
Льготная программа ипотеки для сотрудников;
Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.