РоссияЛемана ПРО
Руководитель платформы ИИ
2 дн. назад
РоссияSeniorOnsiteB1
mlllmmlopskubernetesfinopsragci/cdfeature store
Руководитель платформы ИИ отвечает за создание и развитие корпоративной AI-платформы для LLM и DS-моделей в компании Лемана ПРО, работающей на рынке DIY.
О компании
- Лемана ПРО — сеть торговых центров и онлайн-платформа, которая специализируется на рынке DIY.
Обязанности
- Формирование стратегии, роадмапа и целевой архитектуры AI-платформы, синхронизация с целями CDO и бизнес-приоритетами.
- Развитие и масштабирование команды направления: структура, наём, онбординг, развитие и удержание инженеров (ML/LLM, платформенные, MLOps).
- Определение архитектуры AI-платформы и ИИ-агентов: референсные архитектуры, паттерны, выбор компонентов (собственная разработка, open source, вендоры), проведение PoC.
- Разработка и внедрение стандартов для продуктовых команд: как создавать ИИ-продукты и ИИ-агентов на платформе; ревью архитектурных решений, документация, обучение и центры компетенций.
- Управление жизненным циклом моделей: обучение, файнтюнинг, версионирование, деплой, мониторинг, evaluation и вывод из эксплуатации.
- Развитие MLOps/LLMOps-инструментов: CI/CD моделей, эксперименты, реестр моделей, feature store, observability и качество данных для ML.
- Управление инференсом: гибридное обслуживание (on-prem GPU и облако), SLA, квоты, приоритизация нагрузки, оптимизация производительности и стоимости.
- Развитие RAG и работы со знаниями: пайплайны, векторные хранилища, качество и релевантность поиска.
- Развитие агентной платформы: инструменты, память, sandbox, guardrails, безопасность и наблюдаемость ИИ-агентов.
- Работа с внутренними заказчиками — продуктовыми командами и AI SDLC-группой: сбор потребностей, консультации, приоритизация бэклога платформы; развитие платформы как продукта (DevEx, портал самообслуживания, документация).
- Обеспечение безопасности и комплаенса: политика использования ИИ, защита данных и персональных данных (152-ФЗ), аудит, трассируемость решений моделей и агентов.
- Управление бюджетом направления и отчётность перед CDO по метрикам: SLA инференса, стоимость инференса/токена, время онбординга моделей, adoption.
- Технологический радар: мониторинг рынка ИИ-инструментов и вендоров, оценка open source решений, пилотирование и внедрение.
Требования
- Опыт создания и развития внутренней ML/LLM-платформы в крупной компании: от архитектуры и выбора компонентов до запуска в продакшен и масштабирования.
- Практический промышленный опыт с LLM: инференс и serving (vLLM или аналоги), файнтюнинг, RAG, evaluation моделей, оптимизация производительности (квантизация, батчинг).
- Опыт работы с классическим ML/DS-стеком: обучение и деплой моделей, MLOps (реестр моделей, версионирование, CI/CD, мониторинг), feature store, пайплайны данных.
- Опыт гибридной инфраструктуры: on-prem GPU-кластеры и облачные LLM-сервисы, Kubernetes, планирование GPU-ресурсов, управление стоимостью (FinOps).
- Опыт проектирования ИИ-агентов и агентных архитектур: оркестрация, tool calling, guardrails, понимание паттернов построения агентов.
- Опыт разработки и внедрения стандартов и архитектурных паттернов, ревью архитектуры, работа с внутренними заказчиками; построение платформы как продукта (DevEx, документация, самообслуживание).
- Опыт управления и развития команды инженеров: найм, развитие и удержание сотрудников, масштабирование команды, выстраивание процессов.
- Развитые управленческие и коммуникативные навыки: работа с топ-менеджментом, перевод бизнес-задач в платформенные решения, умение объяснять ценность ИИ бизнесу.
- Знание рынка ИИ-инструментов и практика выбора решений: собственные разработки vs open source vs покупка, оценка и интеграция.
- Понимание безопасности и комплаенса в ИИ: защита персональных данных (152-ФЗ), guardrails, ответственное использование ИИ, аудит и трассируемость.
Будет плюсом
- Опыт в ритейле / e-commerce / DIY.
- Опыт запуска AI-платформы с нуля (greenfield) в крупной компании.
- Опыт интеграции LLM в SDLC и создания ассистентов разработчика (AI-assisted coding, code review).
- Опыт работы с отечественными LLM и облаками (Yandex Cloud, GigaChat/YandexGPT) и с зарубежными моделями.
- Опыт выстраивания Data/Feature-платформы и взаимодействия с data platform-командой.
- Английский язык для чтения документации и общения с вендорами.
Условия
- Работа в компании с развитой инженерной культурой.
- Гибкая система премирования.
- Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи.
- Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников.
- Корпоративное обучение и доступ к базе знаний.
- Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия.
- Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое.
- Формат работы - офис.
- Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.
- С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.