Руководитель проектов внедрения AI

«ФортеИнвест» - один из крупнейших независимых переработчиков нефти в России. C 2011 года осуществляем разведку и добычу нефти, перерабатываем углеводородное сырье и реализуем готовую продукцию. Условия: Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня; Конкурентная белая заработная плата (оклад + премии); Комфортный офис 2 мин. от м. «Менделеевская»; График работы 5/2 с 9:00 до 18:00; Корпоративная футбольная команда с выходом на турниры; Игры «Что? Где? Когда?» с выходом на турниры; Индексация заработной платы; Ежегодные премии; Корпоративные скидки и предложения партнеров; Обучение за счет компании; ДМС со стоматологией. Обязанности: Реализация проектов по внедрению технологий AI, LLM/ML моделей, RAG и AI агентов; Анализ существующих LLM/ML - моделей, LLM – агентов, AI - платформ, систем оркеcтрации и их применимости к потребностям группы компаний ФортеИнвест; Создание и развитие инфраструктуры для ML-сервисов и AI агентов, интеграция с бизнес- приложениями; Управление внедрением и эксплуатацией AI/ML моделей и AI агентов; Обеспечение надежности и наблюдаемости AI- систем: мониторинг, логирование, трассировка, контроль качества, обработка ошибок; Определение с бизнес-пользователями необходимых ML и AI моделей, выявление/фиксация требований к моделям; Взаимодействие со стейкхолдерами, исполнителями и подрядчиками проектов внедрения AI/ML-систем; Организация документирования внедрения и эксплуатации AI-систем,; Консультирование бизнес-пользователей по использованию AI; Участие в бюджетировании подразделения; Планирование работ и отчетность о проводимых работах; Требования: Высшее образование техническое или математическое; Опыт работы в нефтяной отрасли (как преимущество); Технический бэкграунд — бывший разработчик, Data Scientist или ML – инженер; Опыт доведения хотя бы одного AI проекта до промышленной эксплуатации с измеримым бизнес-эффектом; Опыт внедрения LLM в бизнес-процессы предприятия; Понимание полного жизненного цикла ML-решения: от гипотезы - data discovery - прототип - A/B-тест - production - post-launch поддержка; Опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками (сбор требований, согласование метрик, handling scope creep); Опыт внедрения и эксплуатации on-premise AI -агентов в корпоративной архитектуре / окружении; Понимание базовых практик MLOps (CI/CD для моделей, мониторинг дрейфа, feature store); Знание принципов построения on-pemise AI платформ; Опыт управления AI/ML-проектами.