Руководитель направления искусственного интеллекта
Описание
Оформление в аккредитованную IT-компанию. Чем предстоит заниматься: Выстраивать эффективное сотрудничество с заинтересованными сторонами всех уровней во всех бизнес-подразделениях по вопросам от популяризации технологий ИИ до оценки удовлетворённости внедрёнными сервисами. Повышать осведомлённость сотрудников о возможностях технологий ИИ, потенциальной ценности от их внедрения, особенностях и ограничениях в применении, проводить необходимые информационные и обучающие мероприятия. Выявлять потребности и задачи бизнес-подразделений, эффективно решаемые инструментами ИИ. Управлять портфелем инициатив применения ИИ с разной степенью зрелости (идея, эксперимент, пилот, проект внедрения ИИ), оценивать, приоритизировать, запускать инициативы. Управлять отдельными ИИ-проектами. Формировать команду(-ы) специалистов для реализации проектов с ИИ, включая привлечение штатных сотрудников и команд или поиск и найм, развивать функциональные компетенции сотрудников и команд. Самостоятельно разрабатывать инструменты ИИ и создавать /настраивать их при помощи доступных корпоративных платформ. Взаимодействовать с внешними партнёрами (вендоры, интеграторы, исследовательские центры, стартапы) для внедрения ИИ‑решений. И у вас есть: Понимание жизненного цикла разработки ПО, знание принципов гибкой разработки, прототипирования и разработки минимального жизнеспособного продукта. Знание методологий проектного управления, продуктового подхода, тестирования и реализации гипотез развития продукта, уверенные навыки проектного и портфельного управления. Опыт ведения ИИ-продукты от идеи до промышленного внедрения. Опыт постановки требований для Data Engineering, Data Science, ML Engineering, Development, IT. Насмотренность в корпоративных ИИ-платформах, понимание архитектур и компонентов, преимуществ и недостатков различных платформ. Понимание целевых архитектур ИИ-решений и умение их обсуждать с инженерами и неинженерами. Знание языков программирования: Python – практическое владение на уровне разработки продуктовых ИИ‑сервисов. SQL - умение писать запросы, соединения (join), функции, процедуры, триггеры Знание основных алгоритмов ML: регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети. Понимание полного цикла построения моделей ML. Знание фреймворков: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn. Опыт разработки решений (прототипов и продуктивных) на базе ML и LLM (OpenAI (GPT), Llama, GigaChat и аналогов). Знание инструментов для finetuning, RAG, prompt engineering. Опыт развёртывания, мониторинга и поддержки моделей (SaaS и on-premise). Навыки структурирования, визуализации и презентации информации, донесения технических понятий простым языком. Основы финансового менеджмента, бюджетирования, работы с договорами, проведения тендерных процедур. Навыки ведения переговоров, разрешения конфликтов.