Продуктовый менеджер ИИ-проектов (внутренние продукты)

Дата размещения вакансии: 10.11.2026
Работодатель: ГКС Альянс
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Санкт-Петербург
Новороссийская улица 28к2
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

ГКС «Альянс» — многопрофильный промышленный холдинг, работающий с лидерами российского рынка: АО «Транснефть», АО «Газпром», АО «РЖД», АО «ГМК «Норильский никель», АО «РусГидро», «РОСАТОМ», «РОСТЕХ».

Мы создаем комплексные решения в энергетике, металлургии, машиностроении и ИТ-архитектуре. Сейчас мы формируем центр внутренних ИИ-компетенций в управляющей компании. Мы ищем в прошлом ML-инженера, который будет вести внутренние ИИ-продукты.

Чем предстоит заниматься:

  • Технический аудит процессов, находить узкие места и самостоятельно определять, решается ли задача через LLM, классический ML или требует простой автоматизации.
  • Оценивать наличие, качество и доступность данных для обучения или промптинга.
  • Самостоятельно проектировать решения. Выбирать между локальным инференсом (Ollama) и закрытыми API, определять необходимость использования векторных баз (Qdrant/Milvus), строить схемы RAG-пайплайнов и мульти-агентных систем.
  • Собирать PoC (Proof of Concept) своими руками на Python или через low-code (n8n, Make), чтобы за неделю показать бизнесу работающий концепт.
  • Приоритизировать задачи, понимая разницу между дрейфом модели, стоимостью токенов и необходимостью переобучения на новых данных.
  • Ставить четкие задачи разработчикам и аналитикам на интеграцию ИИ-решений с 1С, SAP, MES и промышленными IoT-датчиками через API. Написание технических заданий.
  • Считать реальный эффект пилотов.

Пожелания к кандидатам:

  • 2–3 года в роли ML Engineer / Applied Scientist / Data Scientist. Вы должны понимать математику и архитектуру моделей из собственного кода.
  • От 1 года в роли Product Manager / Product Owner. Вы понимаете, что такое Discovery, MVP и как довести идею до тиражирования.
  • Уверенная работа с промпт-инжинирингом, RAG, агентными фреймворками (LangChain/LlamaIndex), векторным поиском. Вы знаете, когда fine-tuning избыточен, а когда необходим.
  • Уверенное владение Python для прототипирования.
  • Понимание API, SQL/NoSQL, принципов работы Docker.
  • Опыт работы с low-code/no-code (n8n, Make, Node-RED) — обязательно. Вы должны уметь собрать работающий прототип интеграции без привлечения бэкенда.

Мы предлагаем:

  • Работу в динамично развивающемся бизнесе.
  • Регулярные корпоративные мероприятия, в том числе - выездные (несколько раз в год).
  • Частичная компенсация питания.
  • Оформление по ТК РФ, конкурентную заработную плату, полностью официальное оформление.
  • График работы – пятидневка, с 09.00 до 18.00, в пятницу - до 17.00 (после испытательного срока гибридный формат).
  • Комфортный современный офис в 20 минутах ходьбы от ст. м. пл. Мужества /Лесная.