О позиции
В компании Т1 открыта вакансия на должность Руководителя разработки AI. Ваша задача будет заключаться в управлении AI-продуктами от идеи до вывода в продакшн. Вы будете участвовать в проработке AI-стратегии кластера, включая Roadmap, KPI и приоритизацию инициатив. Ваша роль также включает проработку архитектуры AI-решений и координацию команд, состоящих из Data Scientists, ML-инженеров и Data Engineers.
Чем вы будете заниматься
- Управление AI-продуктами от идеи до вывода в продакшн.
- Участие в проработке AI-стратегии кластера (Roadmap, KPI, приоритизация инициатив).
- Проработка архитектуры AI-решений.
- Координация команд: Data Scientists, ML-инженеры, Data Engineers.
- Решение проблем масштабирования моделей и качества данных.
- Запуск PoC и MVP AI-продуктов.
- Оптимизация инференса моделей (скорость, стоимость, точность).
- Дообучение open-source моделей под задачи бизнеса.
Требования
- Образование: высшее.
- Опыт работы: от 5 лет на релевантной позиции.
- Опыт в предметной области AI.
- Опыт коммерческой разработки, развитый технический кругозор.
- Навыки презентации для C-level с ценностными тезисами.
- Agile/Scrum для ML-проектов.
- Языки: Python, SQL.
- ML/DS: scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face, LangChain.
- MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker/Kubernetes.
- Данные: Spark, DWH (BigQuery, Snowflake), векторные БД (FAISS, Pinecone).
- Опыт управления коллективом: обязателен.
Будет плюсом
- Знание стека: LangChain, Kafka, K8s, LLM-модели, NLP-модели — embedding, NER, classification.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата от 300 000 до 500 000 ₽.
- Работа в офисе в Москве.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Работа в команде профессионалов в области AI.
- Гибкий график работы.
- ДМС и другие социальные гарантии.
- Интересные проекты и задачи.
- Возможность участия в международных конференциях и семинарах.
Вакансия хорошая, с четкими требованиями и задачами. Конкурентная зарплата и возможности для роста.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в области Python и библиотек для машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch, с опытом разработки и внедрения сложных AI-решений.
Способность эффективно управлять кросс-функциональными командами в офисной среде, с акцентом на координацию работы Data Scientists и ML-инженеров для достижения бизнес-целей.
Опыт в разработке и реализации стратегий AI, включая создание Roadmap и KPI, что позволяет принимать обоснованные решения и приоритизировать инициативы.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев