Мы ищем сильного технического специалиста с бэкграундом в разработке, тестировании, DevOps или инженерном управлении, который поможет командам внедрять ИИ-инструменты в полный цикл создания цифровых продуктов: от идеи и аналитики до разработки, тестирования, релиза и сопровождения. Роль подойдет человеку, который хорошо понимает производственный процесс разработки, умеет видеть узкие места, договариваться с командами и превращать ИИ из «экспериментов отдельных энтузиастов» в устойчивую практику, повышающую скорость, качество и эффективность работы. Обязанности Разработка и реализация стратегии внедрения AI-инструментов в PDLC / SDLC Анализ текущего производственного процесса: discovery, аналитика, проектирование, разработка, code review, тестирование, DevOps, сопровождение Поиск сценариев, где ИИ дает измеримый эффект: ускорение разработки, генерация тестов, анализ требований, ревью кода, работа с документацией, поддержка инцидентов, knowledge management. Запуск и сопровождение пилотов по внедрению AI-инструментов в продуктовых и инженерных командах Формирование стандартов и практик использования ИИ в разработке: правила промптинга, контроль качества, безопасность, ограничения, подходы к проверке результата Обеспечение согласованной работы между трайбами, ИТ, безопасностью, архитектурой, DevOps, QA и продуктовыми командами Оценка эффективности внедрения ИИ: метрики скорости, качества, трудозатрат, adoption rate, developer experience Организация обучения, воркшопов и поддержки команд при переходе на AI-driven development Ведение базы знаний по AI PDLC: лучшие практики, шаблоны, инструкции, типовые сценарии применения Управление изменениями: помощь командам в адаптации процессов, ролей и инженерных практик под использование ИИ Требования Технический бэкграунд: опыт в разработке, тестировании, DevOps, архитектуре или инженерном управлении Понимание полного цикла разработки цифровых продуктов: от требований до эксплуатации Практический опыт внедрения изменений в производственный процесс разработки Понимание современных инженерных практик: Agile, CI/CD, DevOps, QA automation, code review, observability, engineering metrics Опыт работы с AI-инструментами для разработки или готовность быстро погружаться в них: cli, coding assistants, AI-агенты, RAG/knowledge base и тд Умение переводить технологические возможности ИИ в понятные бизнес-эффекты и измеримые улучшения процесса Навыки проектного и продуктового управления: планирование, приоритизация, управление рисками, управление ожиданиями Способность работать с сопротивлением изменениям, обучать команды и выстраивать доверие к новым инструментам Понимание ограничений ИИ: качество результата, безопасность данных, галлюцинации, когда необходимо ревью человеком, а когда возможна автономность. Условия Формат работы - офис на время ИС, далее гибрид (ст.м.Кутузовская) Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии