Обязанности:
Мы занимаемся развитием единой экосистемы инструментов и методологий для автоматизации жизненного цикла моделей Classic ML и AI-агентов. Наша задача — сократить Lead Time внедрения AI-решений с недель до часов, обеспечить прозрачность процессов для регуляторных органов и выстроить зрелый технологический ландшафт для команд D-People (DS, MLE). Мы работаем с платформенными решениями (AI HUB SberWorks, MLStorage, Model Execution Framework, Пакетное исполнение моделей), и внедряем единую методологию.Ключевые задачи: Координация доставки: Сопровождение процессов разработки и внедрения AI-решений (Classic ML и AI-агенты) от инициации до промышленной эксплуатации. Управление рисками и сроками: Мониторинг выполнения планов, выявление отклонений, координация управления рисками и зависимостями между командами. Организация взаимодействия: Обеспечение эффективной коммуникации между участниками процесса: DS, MLE, платформенная команда AI HUB SberWorks, методологи и заказчики. Ведение документации: Формирование планов-графиков, статус-отчетов, протоколов встреч и материалов для ежеквартальной отчетности по технологической стратегии. Контроль метрик: Участие в сборе и анализе ключевых метрик доставки (Lead Time Classic ML, Time to First Agent в AI HUB и тд). Содействие внедрению методологии: Помощь в адаптации команд к единой методологии и процессам платформы AI HUB. Профиль кандидата: Базовые знания Agile / Project Management: Понимание принципов управления проектами (Scrum, Kanban), умение работать с Jira / Trello / Asana. Организационные навыки: Способность вести несколько потоков задач одновременно, внимание к деталям, умение соблюдать дедлайны Коммуникабельность: Навыки фасилитации встреч, ведения переговоров с командами и заинтересованными сторонами. Аналитическое мышление: Умение работать с данными, формировать отчеты, визуализировать статусы и метрики. Самостоятельность: Готовность брать на себя ответственность за организационные вопросы и эскалацию проблем. Желание развиваться в AI / MLOps: Интерес к технологиям машинного обучения, платформенным решениям и процессам разработки AI. Будет плюсом: Опыт работы в IT / Data Science / AI командах (в роли аналитика, координатора, project assistant) Понимание жизненного цикла ML-моделей и специфики AI-агентов. Опыт работы с распределенными командами и инфраструктурными проектами. Условия: Стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников Расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Корпоративная пенсионная программа Корпоративное обучение за счет компании Реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей Официальное оформление с первого дня Корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы Современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами Работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения.Похожие вакансии