з/п не указана
Москва
От 3 до 6 лет
Мы отвечаем за промышленный процесс разработки и эксплуатации классических ML-моделей и AI-агентов. Наши ключевые направления:
- Разработка платформенных MLOps-компонентов (от экспериментов до Прома).
- Построение и развитие мультиагентной среды SberWorks.
- Создание инфраструктуры для надежного и масштабируемого ML-цикла.
Ищем ключевого сотрудника на позицию технического менеджера, для организации эффективной работы подразделения, управления кросс-функциональными проектами и развития направления в соответствии со стратегией AI Native.
Обязанности:
- полный цикл управления проектами по разработке MLOps-компонентов и мультиагентной среды SberWorks.
- планирование: создание и актуализация планов, роадмапов, спринтов. Контроль сроков, ресурсов и бюджета.
- операционное управление командой: постановка задач, проведение митингов, устранение блокировок.
- организация процессов: обеспечение соблюдения методологий, стандартов качества и SLA.
- работа с требованиями: коммуникация с заказчиками и стейкхолдерами, приоритизация бэклога.
- контроль и отчетность: мониторинг прогресса, качества результатов и ключевых метрик проекта.
- управление рисками: проактивное выявление, оценка и минимизация проектных рисков.
Требования:
- опыт управления IT-проектами от 3 лет.
- технический бэкграунд: понимание принципов машинного обучения, Data Science и MLOps. Опыт работы в ML-командах или с ML-продуктами, навыки разработки — ключевое требование.
- практический опыт работы с гибкими методологиями (Scrum, Kanban).
- навыки планирования (Roadmap, WBS, оценка трудозатрат), управления рисками и изменениями.
- умение вести проектную документацию, писать четкие технические задания, работать с бэклогом.
- опыт управления кросс-функциональными командами (разработчики, data scientists, инженеры данных, DevOps/MLOps).
- умение выстраивать коммуникацию между бизнес-заказчиками, архитекторами и командой разработки.
Желательные:
- Опыт работы с инструментами управления проектами (Jira, Confluence) и аналитики (Miro, Lucidchart).
- Понимание контейнеризации (Docker), оркестрации (Kubernetes), CI/CD-процессов.
- Знакомство с облачными платформами (Cloud.ru, AWS, GCP, Azure) и их ML-сервисами.
- Базовое понимание архитектуры мультиагентных систем.
- Знание инструментов MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow и аналоги).
Условия:
- стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
- расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- корпоративная пенсионная программа
- корпоративное обучение за счет компании
- реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
- корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
- мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы
- современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами
- работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения.