Руководитель проектов (AI/ML)

Чем предстоит заниматься:

• Ответственность за успешную реализацию AI-проектов в роли ведущего PM;
• Управление командой: аналитики, ML-инженеры, разработчики, QA, DevOps;
• Планирование и контроль сроков, бюджета, вовлечённости команды;
• Формирование проектной документации: планы, отчёты, риски, чендж-реквесты;
• Поддержка пресейла: оценка объёма работ, сроков, рисков проектов;
• Защита проектных решений перед заказчиком;
• Управление пилотами, испытаниями и запуском моделей;
• Подготовка и проведение презентаций для заказчика;
• Обеспечение SLA и качества поставки;
• Финальное закрытие проекта, передача в сопровождение.

Для нас важно:

• 5+ лет опыта в управлении ИТ-проектами на стороне исполнителя;
• Обязательный опыт ведения внешних коммерческих проектов с бюджетом от 100+ млн рублей;
• Успешный опыт управления проектами в областях: машинное обучение, генеративный искусственный интеллект (LLM), компьютерное зрение, NLP, чат-боты или предиктивная аналитика;
• Опыт работы в компаниях-интеграторах, AI-подразделениях, консалтинге, сервисных/аутсорсных компаниях;
• Опыт ведения проектов по гибридной модели (fix price/T&M, Waterfall/Agile);
• Опыт построения и защиты проектных планов для внешних клиентов;
• Опыт взаимодействия с руководителями среднего и высокого уровня со стороны заказчика;
• Ведение полного проектного цикла: пресейл → планирование → разработка → внедрение → закрытие;
• Управление сроками, бюджетами, командами разработки и аналитики (AI/ML, Data, Backend, DevOps);
• Умение декомпозировать бизнес-требования и формировать backlog проекта вместе с командой;
• Управление изменениями, объёмом работ и приоритетами;
• Управление контрактной документацией, SLA, объёмами и корректировками;
• Разработка и ведение коммуникационных планов со стейкхолдерами;
• Работа с рисками: выявление, оценка, разработка плана реагирования;
• Организация демонстраций, тестирования, пилотов, запусков в продуктив;
• Высшее техническое или управленческое образование.
• Сертификаты (будет плюсом): PMP, PMI-ACP, PRINCE2, Scrum Master, Product Owner;
• Курсы по ML/AI или Data — будет плюсом.

• Технические компетенции(Не требуется уметь разрабатывать модели, но обязательна технологическая грамотность):

• Понимание жизненного цикла разработки ML/AI систем: сбор данных, обучение моделей, валидация, deployment.
• Базовое понимание LLM-архитектур (GPT-подобные модели, RAG, флоу-оркестрации).
• Знание основных облачных и локальных технологий для ИИ: MLflow, Kubernetes, Airflow, vector stores, API интеграции.
• Понимание ограничений, рисков и особенностей внедрения AI-систем: приватность, безопасность, качество данных, масштабирование.
• Умение обсуждать технические решения с архитекторами и командой разработки.