Просмотр вакансии

Мы расширяем AIнаправление. Мы создаём AIрешения, которые помогают бизнесу оптимизировать и автоматизировать процессы. Сегодня наши проекты сосредоточены в основном в финансовом секторе, но мы планируем расширение и в другие отрасли.

Мы ищем не просто исполнителя, а технического лидера, который задаст планку. Нам нужен играющий тренер: сильный инженер, который сам проектирует и пишет код — и при этом умеет наставлять и вести за собой команду. Если вам одинаково важно создавать продукт руками и растить людей вокруг себя — нам по пути.

Задачи:

• разрабатывать AIрешения руками: проектировать архитектуру, прототипировать и доводить до продакшна ключевые части (LLM/VLM, RAG, обработка документов, ассистенты и агенты);
• выбирать стек и модели под задачу, задавать инженерные стандарты, проводить кодревью;
• наставлять команду: менторить мидлов и джунов, помогать им расти и подтягивать качество;
• участвовать в найме: собеседовать кандидатов, совершенствовать систему онбординга и онбордить новых инженеров;
• вести команду: декомпозировать и распределять задачи, координировать работу, отвечать за результат (сроки и качество);
• обеспечивать вывод решений в продакшн, в том числе на инфраструктуру клиента (облако и onpremise).

Мы ждём, что вы:

• имеете 5+ лет в ML/AIразработке и опыт вывода решений в продакшн от начала до конца;
• уверенно пишете на Python и знаете современный стек LLM/VLM: PyTorch, Hugging Face, RAG, векторные БД, промптинжиниринг, агенты и tooluse;
• сильны в System Design — можете спроектировать решение целиком и обосновать выбор;
• продолжаете работать руками: пишете код, а не только руководите;
• имеете опыт наставничества/менторинга и готовы вести команду;
• умеете декомпозировать задачи, планировать и доводить проекты до результата;
• самостоятельны, берёте ответственность и комфортно чувствуете себя на старте с нуля.

Будет плюсом:

• опыт найма и формирования команды с нуля;
• понимание MLOps и деплоя (Docker, сервинг моделей, cloud/onprem), знакомство с требованиями ИБ;
• классический ML, речевые технологии (ASR/диаризация), компьютерное зрение;
• опыт запуска продуктов или направлений с нуля;
• опыт реализации проектов в финтехе.