Методолог производственного процесса Classic ML и GenAI решений

Ищем специалиста в команду методологии, который будет разрабатывать, внедрять и поддерживать процессы и стандарты для проектов в сфере классического машинного обучения (classic ML) и интеллектуальных агентов (AI-агентов). Кандидат должен обладать глубоким пониманием жизненного цикла ML-проектов, современных подходов к построению AI-агентов, а также опытом формализации и масштабирования лучших практик.

·         Разработка и описание методологий и процессов для реализации проектов в области Classic ML и AI-агентов. ·         Формирование стандартов по этапам жизненного цикла моделей: от постановки задачи до внедрения. ·         Внедрение процессов разработки и внедрения Classic ML и AI-агентов. ·         Поддержка команд в применении методологии, проведение meetup’ов и консультаций. ·         Анализ и внедрение новых подходов в области ML и AI-агентов, адаптация лучших практик под специфику компании. ·         Подготовка технических заданий, user stories, sequence диаграмм. ·     Проектирование архитектуры процессов совместно с техническими специалистами (архитекторами, разработчиками).

• Понимание принципов BPMN, IDEF0, EPC для моделирования и описания бизнес-процессов.

• Глубокое понимание жизненного цикла ML-проектов (от сбора данных до эксплуатации моделей).

• Знание принципов построения и обучения AI-агентов .

• Опыт работы разработки процессной, методологической или проектной документации.

• Аналитическое мышление: умение работать с данными, формировать отчеты, визуализировать статусы и метрики.

• Самостоятельность: готовность брать на себя ответственность за организационные вопросы и эскалацию проблем.

• Умение работать с командами разработки, аналитики и продуктовыми менеджерами.

• Желание развиваться в AI / MLOps: интерес к технологиям машинного обучения, платформенным решениям и процессам разработки AI.

• **Будет плюсом:**

• Опыт внедрения MLOps-практик.

• Опыт внедрения стандартов управления проектами (PMBOK, PRINCE2, Agile/Scrum).

• Навыки проектирования архитектуры систем, баз данных, интеграционных взаимодействий

• Знание методов интеграций, форматов и стандартов (REST, SOAP).

• Понимание транспортных протоколов (HTTP, HTTPS)

• Понимание взаимодействие через Kafka, MQ

• Навыки адаптации стандартов под специфику ML/AI-проектов.

• Знание современных архитектур AI-агентов (например, RL, планировщики, оркестраторы).

• Опыт работы с большими данными и распределёнными вычислениями.

• Навыки программирования на Python, опыт работы с ML-библиотеками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера