Методолог производственного процесса Classic ML и GenAI решений
Описание
Ищем специалиста в команду методологии, который будет разрабатывать, внедрять и поддерживать процессы и стандарты для проектов в сфере классического машинного обучения (classic ML) и интеллектуальных агентов (AI-агентов). Кандидат должен обладать глубоким пониманием жизненного цикла ML-проектов, современных подходов к построению AI-агентов, а также опытом формализации и масштабирования лучших практик. Обязанности · Разработка и описание методологий и процессов для реализации проектов в области Classic ML и AI-агентов. · Формирование стандартов по этапам жизненного цикла моделей: от постановки задачи до внедрения. · Внедрение процессов разработки и внедрения Classic ML и AI-агентов. · Поддержка команд в применении методологии, проведение meetup’ов и консультаций. · Анализ и внедрение новых подходов в области ML и AI-агентов, адаптация лучших практик под специфику компании. · Подготовка технических заданий, user stories, sequence диаграмм. · Проектирование архитектуры процессов совместно с техническими специалистами (архитекторами, разработчиками). Требования Понимание принципов BPMN, IDEF0, EPC для моделирования и описания бизнес-процессов. Глубокое понимание жизненного цикла ML-проектов (от сбора данных до эксплуатации моделей). Знание принципов построения и обучения AI-агентов . Опыт работы разработки процессной, методологической или проектной документации. Аналитическое мышление: умение работать с данными, формировать отчеты, визуализировать статусы и метрики. Самостоятельность: готовность брать на себя ответственность за организационные вопросы и эскалацию проблем. Умение работать с командами разработки, аналитики и продуктовыми менеджерами. Желание развиваться в AI / MLOps: интерес к технологиям машинного обучения, платформенным решениям и процессам разработки AI. Будет плюсом: Опыт внедрения MLOps-практик. Опыт внедрения стандартов управления проектами (PMBOK, PRINCE2, Agile/Scrum). Навыки проектирования архитектуры систем, баз данных, интеграционных взаимодействий Знание методов интеграций, форматов и стандартов (REST, SOAP). Понимание транспортных протоколов (HTTP, HTTPS) Понимание взаимодействие через Kafka, MQ Навыки адаптации стандартов под специфику ML/AI-проектов. Знание современных архитектур AI-агентов (например, RL, планировщики, оркестраторы). Опыт работы с большими данными и распределёнными вычислениями. Навыки программирования на Python, опыт работы с ML-библиотеками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Условия комфортный современный офис рядом с м. Тульская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера