Обязанности:
АЛРОСА - крупнейшая в мире алмазодобывающая компания и единственная, которая объединяет весь производственный цикл от поисков и разведки алмазных месторождений до огранки бриллиантов и продажи ювелирных изделий с ними.АЛРОСА Информационные технологии – представляет различные IT-услуги структурным подразделениям и дочерним организациям. Мы ищем сильного AI-native специалиста, который возьмёт на себя развитие сервисов на базе больших языковых моделей внутри крупной компании: от формирования направления и приоритизации до внедрения решений в реальные процессы и масштабирования их использования. Это роль для человека, который умеет соединять продуктовый подход, понимание LLM-архитектур, работу с корпоративными ограничениями и способность быстро проверять идеи на практике. Чем предстоит заниматься формировать видение и дорожную карту развития LLM-сервисов внутри компании; управлять backlog’ом: собирать, структурировать и приоритизировать запросы бизнеса и внутренних функций; прорабатывать и развивать сервисы на базе LLM: RAG, AI-агенты, мультиагентные сценарии, внутренние AI-инструменты для сотрудников; определять, где LLM действительно нужны, а где нет, и выстраивать осмысленный, а не хаотичный контур применения AI; выстраивать единый и понятный способ работы LLM с корпоративными данными и системами, чтобы сервисы были связаны между собой и встраивались в существующий ИТ-ландшафт; определять требования к данным для AI-сервисов: какие данные нужны, в каком качестве, из каких систем, с какими ограничениями доступа и использования; проектировать prompt-based и agent-based логику: сценарии, роли агентов, orchestration, маршрутизацию, вызов инструментов, правила и ограничения; быстро собирать demo, PoC и прототипы для проверки гипотез и демонстрации подходов; обеспечивать переход от PoC к production: доводить решения до состояния, в котором они можно реально внедрять и эксплуатировать; встраивать AI-сервисы в реальные процессы компании: продумывать сценарии использования, обучение пользователей, работу с сопротивлением, повышение adoption; взаимодействовать с командами эксплуатации, чтобы решения были не только сделаны, но и реально поддерживались, использовались и развивались; оценивать эффекты от внедрения AI-сервисов: в деньгах, во времени, в качестве, в скорости процессов, в снижении ручной нагрузки и в других метриках; согласовывать развитие решений с бизнесом, IT, архитектурой, инфраструктурой, ИБ, юристами и другими функциями; отстаивать осмысленную продуктовую и архитектурную позицию по развитию AI-сервисов внутри компании. Что для нас важно глубокое понимание больших языковых моделей и сервисов вокруг них: RAG, AI-агенты, мультиагентные системы, retrieval, orchestration, tool use; понимание архитектуры AI-сервисов и того, как они должны встраиваться в корпоративные системы, данные и процессы; опыт продуктового развития сложных технологических решений: vision, roadmap, backlog, приоритизация, запуск и развитие; умение переводить поток разрозненных запросов в единое управляемое направление; умение работать с бизнесом не только на этапе сбора требований, но и на этапе внедрения, изменения процессов и оценки эффекта; понимание того, как доводить решения от идеи и PoC до production-внедрения; умение определять требования к данным для AI-сервисов и понимать зависимость качества продукта от качества данных и интеграций; практическое понимание prompt design и agent design; сильные коммуникации: умение договариваться, убеждать, объяснять сложное простым языком, держать позицию и собирать вокруг неё разных стейкхолдеров; высокая самостоятельность, проактивность и ownership; AI-native подход: умение быстро собрать прототип, разобраться в инструментах, использовать современные AI-средства и показать рабочий результат руками. Будет плюсом опыт запуска AI- или LLM-продуктов в крупной компании. опыт взаимодействия с архитектурой, ИБ, инфраструктурой, эксплуатацией и юридической функцией. опыт внедрения внутренних цифровых сервисов, где важно не только сделать решение, но и добиться его реального использования. понимание cloud AI-сервисов, API-first подхода и современных AI-фреймворков на прикладном уровне. Формат работы Есть возможность удалённой работы, но для этой роли важна готовность к регулярным очным встречам в Москве, особенно на этапе вхождения в роль и выстраивания отношений с ключевыми стейкхолдерами. Почему эта роль сильная Это возможность не просто развивать отдельные AI-пилоты, а строить единое направление LLM-сервисов внутри крупной компании и влиять на то, как AI будет встроен в её процессы, данные и системы на годы вперёд. Ждем вашего отклика и желаем удачи на собеседовании! АЛРОСА – мировой лидер по добыче алмазов и единственная компания, которая объединяет полный цикл производства от поиска алмазных месторождений до огранки бриллиантов и продажи ювелирных изделий с ними. За более чем 65 лет своей истории мы преодолели огромный путь от одной геологической экспедиции до группы предприятий в разных городах России. Компания сочетает накопленную годами уникальную экспертизу и современные технологии, в том числе цифровые решения на производстве. Коллектив АЛРОСА – это более 30 тысяч профессионалов своего дела, каждому из которых мы предлагаем достойную оплату труда и соцпакет, возможности для развития и роста, уверенность в завтрашнем дне. АЛРОСА: Алмазный лидер. Стабильное будущее.Похожие вакансии
Lead AI Engineer (LLM / Agents)
Договорная
Москва. Станции метро: Новокузнецкая, Павелецкая, Третьяковская
EvoAI
AI Product & Operations Lead (Remote)
Договорная
Москва. Станции метро: Новокузнецкая, Павелецкая, Третьяковская
Шустрова Эльвира Константиновна
Technical Product Lead / CPO (AI)
От 450 000 руб.
Москва. Станции метро: Новокузнецкая, Павелецкая, Третьяковская
Hi, Rockits!
Technical Product Manager (AI / LLM / GPT)
Договорная
Москва. Станции метро: Новокузнецкая, Павелецкая, Третьяковская
АИМОР