Мы запускаем программу развития искусственного интеллекта и ищем человека, который отвечает за её техническую реализацию: от выбора архитектуры и модели до запуска работающих AI-агентов в промышленную эксплуатацию.
Это не research-роль и не «поиграть с ChatGPT». Здесь нужно превращать бизнес-задачи в реальные решения на стыке LLM, корпоративной инфраструктуры и информационной безопасности — и доводить пилоты до промышленного продукта.
Что предстоит делать
Архитектура AI-решений
- Выбирать модель и технологический подход (LLM / GenAI / AI-агенты)
- Проектировать RAG и корпоративные базы знаний
- Настраивать API-интеграции с корпоративными системами
- Определять схему размещения: On-Premise / Private Cloud / Public Cloud / гибрид
- Закладывать требования к отказоустойчивости, производительности и масштабируемости
Создание и развитие AI-агентов
- Проектировать и реализовывать AI-агентов, в том числе на low-code / no-code платформах (n8n, Flowise и аналоги)
- Настраивать логику агентов, tool-calling, оркестрацию
- Подключать агентов к корпоративным системам и базам знаний
- Доводить агентов до промышленного качества и передавать в сопровождение, масштабировать успешные кейсы
Инфраструктура
- Определять требования к CPU/GPU, storage, networking
- Организовывать тестовый и промышленный контуры
- Сравнивать On-Premise vs Cloud, участвовать в расчёте TCO
- Готовить требования к закупке инфраструктуры
Интеграция с IT-ландшафтом
- Работать с ERP, ECM/СЭД, HR-системами, BI, производственными системами
- Интегрироваться с базами данных, API, корпоративными каталогами пользователей, системами авторизации и мониторинга
Информационная безопасность
- Классифицировать данные и определять допустимые контуры обработки
- Контролировать передачу данных внешним провайдерам, оценивать риски внешних LLM/API
- Управлять доступом и разграничением прав пользователей и агентов
- Настраивать журналирование действий и хранение запросов/ответов
Управление поставщиками
- Технически оценивать предложения подрядчиков, формировать техтребования
- Контролировать выполнение и принимать результаты, управлять интеграторами и разработчиками
Что мы ждём от вас
Обязательно:
- 5–7+ лет в IT, опыт управления крупными IT / цифровыми проектами
- Опыт работы с enterprise IT-ландшафтом и понимание архитектуры корпоративных систем
- Опыт проектирования и реализации AI-агентов, включая low-code платформы
- Практика работы с LLM, RAG, tool-calling
- Понимание инфраструктуры (Cloud / On-Premise), опыт работы с GPU
- Понимание требований информационной безопасности
- Опыт управления внешними IT-подрядчиками и формирования технических требований
Будет плюсом:
- Промышленная эксплуатация GenAI / LLM / AI-agent решений
- MLOps / LLMOps
- Kubernetes / контейнеризация
- Опыт построения закрытых AI-контуров
- Опыт в промышленности / добыче / металлургии / энергетике
- Опыт работы в крупных российских компаниях
Что предлагаем
- Оформление по ТК РФ, ДМС, мобильная связь, парковка, Prime zone
- Уровень дохода — на уровне senior/lead рынка Москвы, обсуждаем индивидуально с сильными кандидатами
- Офисный формат работы (офис на Беловежская 4B) с частными командировками в г. Новокузнецк на производственные площадки
- Вы строите AI-направление компании с нуля — это редкая возможность
Похожие вакансии
Вы должны самостоятельно уметь зайти в WB/Ozon, проверить рекламу, P&L, карточки, аналитику и остатки, найти проблему и понять...
Основная роль этой позиции ориентирована на контроль, аудит стандартов обслуживания, управление знаниями и компетенциями. 1. Методология и аудит: 2.
Системные навыки продаж. Опыт работы в секторе B2B от 2-х лет. Опыт продаж и проведения переговоров на...
Опыт работы в туристической компании от 5-и лет. Высокие результаты личных продаж. Знание особенностей направления и отельной базы.
Наличие действующего сертификата (наличие дополнительных сертификатов приветствуется). Наличие действующей медицинской книжки. Не менее 6 лет стажа по специальности. Стрессоустойчивость, коммуникабельность.