Описание
Ozon Банк разрабатывает финансовые технологии для людей и бизнеса и самостоятельно реализует процессинг, учётное ядро и переводы. Внутренняя агентская платформа позволяет создавать и управлять AI-агентами для работы с корпоративными знаниями, поиска информации и автоматизации задач. Она объединяет поиск по документам, инструменты агентов, интеграции с LLM и внутренними сервисами, а также административный интерфейс.
Задачи
•Руководить инициативами по развитию платформы
•Собирать и приоритизировать требования продуктовых команд, внутренних пользователей и ИБ
•Составлять дорожные карты на квартал и год
•Декомпозировать задачи и ставить их команде разработки
•Прорабатывать архитектурные решения вместе с техническими лидами
•Синхронизировать команды разработки, тестирования, машинного обучения и инфраструктуры
•Планировать релизы и контролировать критический путь
•Управлять зависимостями между сервисами и внешними системами
•Управлять рисками и обеспечивать прозрачность статусов для заинтересованных сторон
•Развивать оркестрацию агентов, их инструменты, контекст, память и маршрутизацию запросов
•Развивать индексацию документов и поиск, управлять векторной базой Qdrant, расширять источники данных и внедрять гибридный поиск
•Подключать новые LLM, MCP-серверы и внутренние сервисы, настраивать наблюдаемость и развёртывание в Kubernetes
•Развивать интерфейс управления объектами платформы
•Обеспечивать развитие и масштабирование машинного обучения под запросы бизнеса, включая интеграцию с vLLM и Triton и мониторинг качества
Требования
•Опыт управления AI-проектами и проектами полного цикла разработки от 3 лет, включая бэкенд, фронтенд и тестирование
•Понимание архитектуры данных и машинного обучения: конвейеров, векторных баз данных, инференса и мониторинга
•Умение оценивать технические решения и сроки, вести несколько инициатив параллельно
•Навык выстраивания и оптимизации процессов разработки, прозрачной отчётности и приоритизации
•Сильные коммуникативные навыки для синхронизации команд, управления рисками и ожиданиями
•Опыт работы с внутренними заказчиками и продуктами
Будет плюсом: понимание жизненного цикла моделей машинного обучения и агентных систем
Условия
Санкт-Петербург, работа на месте работодателя
