Руководитель платформы ии

October 7, 2026

Office

Head

Москва

May rule you out

Office-only work

Description

Вакансия руководителя платформы ИИ: создание с нуля и развитие корпоративной AI-платформы для LLM и DS-моделей — единой точки для обучения, файнтюнинга, инференса, работы со знаниями и создания ИИ-агентов на гибридной инфраструктуре (on-prem GPU и облако). Роль включает определение архитектуры и стандартов для продуктовых команд, развитие команды инженеров, управление бюджетом направления и отчётность перед CDO по метрикам инференса и adoption.

Responsibilities

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

Requirements

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
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

Conditions

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
Частичная компенсация путешествий, затрат на обучение и спортивных занятий по выбору сотрудника
Постоянный контракт, график 5 через 2

Similar jobs

Similar in meaning, not just matching keywords

This device does not meet the site requirements

What may not work

Руководитель платформы ии

Job summary

May rule you out

Description

Responsibilities

Requirements

Conditions

Similar jobs

Job summary

Similar jobs

Руководитель платформы ии

Job summaryAnalysis and summary of the descriptionAverage [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 52

Job summary

May rule you out

Description

Responsibilities

Requirements

Conditions

Similar jobs

Job summaryAnalysis and summary of the descriptionAverage [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 52

Job summary

Similar jobs