Приглашаем в нашу команду Тимлида AI-лаборатории!
5 причин выбрать нас:
– Конкурентная заработная плата.В нашей компании вы получите возможность не только стабильно зарабатывать, но и строить карьеру, которая будет приносить удовольствие.
– Бенефиты для сотрудников.Наш соцпакет включает ДМС со стоматологией, компенсацию спортивных расходов, подарки для детей сотрудников и услуги корпоративного психолога.
– Развитие и обучение.Мы инвестируем в ваше профессиональное развитие через программы внутреннего и внешнего обучения, а также предоставляем доступ к корпоративной библиотеке, чтобы вы могли постоянно расти и развиваться.
– Комфортный график работы.У нас удобный график работы: 5/2 с 9:00 до 17:30 и сокращенный день в пятницу до 16:30.
– Яркая корпоративная жизнь.Мы активно поддерживаем неформальные встречи: организовываем праздники, книжный клуб и спортивные игры (йога, волейбол, футбол). У нас есть собственная корпоративная валюта и магазин мерча, где вы можете приобрести разнообразные товары — от ежедневников до техники.
Ключевые задачи:
Техническое лидерство
– Определение архитектуры, стандартов и технологического стека AI-проектов.
– Руководство разработкой AI-платформ, чат-ботов, аналитических систем и генеративных моделей.
– Контроль качества кода, MLOps-процессов и воспроизводимости моделей.
– Мониторинг рынка, исследование и адаптация передовых AI-технологий (LLM, RAG, multi-agent systems, GenAI).
Управление командой
– Формирование и развитие междисциплинарной команды (ML инженеры, Data Scientists, Prompt инженеры, аналитики).
– Наставничество и коучинг, развитие экспертизы сотрудников.
– Формирование культуры экспериментов, обмена знаниями и инженерного совершенства.
Стратегическое планирование
– Создание и реализация AI-роадмапа.
– Приоритизация проектов по принципу бизнес-ценности и стратегического эффекта.
– Управление бюджетом и ресурсами AI лаборатории.
Бизнес-коммуникация
– Трансляция сложных AI-концепций в понятные бизнес-метрики и эффекты.
– Презентация решений и результатов руководству и ключевым стейкхолдерам.
– Взаимодействие с внутренними заказчиками, сбалансированное управление ожиданиями.
Какие детали важны:
– Опыт 5+ лет в области AI/ML-инженерии, Data Science или MLOps.
– Минимум 2 года на позиции техлида или руководителя команды AI/ML.
– Практический опыт построения end-to-end AI решений (от идеи до продакшна).
– Глубокое понимание архитектур LLM, нейронных сетей, NLP, CV, RAG и multi-agent систем.
– Опыт построения AI-инфраструктуры (облако, контейнеризация, orchestrators, pipelines).
– Умение стратегически мыслить, принимать решения и влиять на ключевых стейкхолдеров.