Обязанности:
О роли Мы ищем опытного практика, который возглавит направление внедрения и развития AI-решений в компании. Вы станете ключевым связующим звеном между бизнесом, данными и технологиями: будете переводить бизнес-задачи в AI-продукты, управлять командами разработки и внедрять решения в промышленную эксплуатацию. Чем вы будете заниматься Стратегия и управление портфелем проектов: Реализация AI-стратегии компании: определение приоритетных направлений применения ИИ, критериев успеха, выбор моделей и инструментов Аудит бизнес-процессов, выявление «точек роста» для автоматизации и применения ИИ Управление портфелем AI-инициатив: приоритизация, дорожная карта, бюджет, ROI Управление проектами (полный цикл): Ведение AI/ML-проектов от инициации до промышленной эксплуатации — Discovery, MVP, pilot, scale Управление кросс-функциональными командами: Data Scientists, ML Engineers, DevOps, аналитики, бэкенд-разработчики Планирование ресурсов, контроль сроков, бюджета, качества; управление рисками Организация спринтов, daily, review, retro в методологиях Scrum/Kanban Внедрение AI-решений: Запуск LLM/GenAI-сервисов: чат-боты, системы поиска по знаниям, генерация контента, copilot-инструменты Внедрение рекомендательных систем и персонализации (real-time, A/B-тесты, uplift) Развёртывание ML-моделей, организация пайплайнов обработки данных и инференса Интеграция AI-решений с внутренними системами (CRM, порталы, мессенджеры, DWH) Проектирование и контроль безопасности AI-систем: защита персональных данных, комплаенс, guardrails, мониторинг Стейкхолдер-менеджмент: Регулярная и прозрачная отчётность перед руководством Перевод бизнес-требований в технические спецификации совместно с командой ML Обучение сотрудников работе с AI-инструментами, выстраивание обратной связи Требования Обязательно: Опыт управления IT/AI/ML-проектами — от 3 лет Подтверждённый опыт внедрения AI/GenAI/LLM-решений в организации (не менее 3х проектов от пилота до прода) Глубокое понимание жизненного цикла ML-проекта: сбор данных → обучение модели → валидация → деплой → мониторинг Знание методологий Agile/Scrum/Kanban Навыки управления бюджетом, ресурсами, рисками и сроками Умение чётко формулировать требования и работать на стыке бизнеса и технической команды Развитые коммуникативные и презентационные навыки Будет преимуществом: Практический опыт с RPA-платформами (Primo, Sherpa, UiPath) Знание основ Prompt Engineering для LLM Понимание паттерна RAG Опыт работы с векторными СУБД, MLflow, Airflow, Kafka, CI/CD в ML Базовые навыки Python, понимание ML-стека (PyTorch/TensorFlow, облачные AI-сервисы), Jupyter Notebook Опыт построения систем A/B-тестирования и holdout-экспериментов Знание регуляторики РФ в части ПДн (152-ФЗ), отраслевых требований Опыт и образование: Высшее техническое, математическое или IT-образование Опыт работы в крупных компаниях (финтех, ритейл, телеком, промышленность) — преимущество Дополнительные курсы по AI/ML, продуктовому менеджменту, управлению проектамиПохожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая
Ростелеком Информационные Технологии
Руководитель ИТ проектов (разработка, web, mobile, AI)
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая
АЙСБЕРРИ
Руководитель проектов/Руководитель ИТ проектов
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая
Промышленные инновации