Поставщик автозапчастей MARSHALL в поиске AI Team Lead.
5 причин выбрать компанию:
- Конкурентная заработная плата. В компании вы получите возможность не только стабильно зарабатывать, но и строить карьеру, которая будет приносить удовольствие
- Бенефиты для сотрудников. Соцпакет включает ДМС со стоматологией, компенсацию спортивных расходов, подарки для детей сотрудников, услуги корпоративного психолога
- Развитие и обучение. Компания инвестирует в ваше профессиональное развитие через программы внутреннего и внешнего обучения, а также предоставляет доступ к корпоративной библиотеке, чтобы вы могли постоянно расти и развиваться
- Комфортный график работы. В компании понимают, что комфорт — это ключ к продуктивности. Удобный график работы: 5/2 с 9:00 до 17:30 и сокращенный день в пятницу до 16:30.
- Яркая корпоративная жизнь. Компания активно поддерживает неформальные встречи: организовывает праздники, книжный клуб и спортивные игры (волейбол, футбол, йога). 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