# Руководитель внедрения AI в продуктовую разработку / LLM SDLC Lead
Мы развиваем систему дистанционного банковского обслуживания физических лиц и платформу электронной коммерции. В двух продуктовых командах работают около 30 человек, планируем рост до 50.
Команды уже используют LLM для разработки и системного анализа, а продакты и дизайнеры экспериментируют с созданием интерфейсов с помощью Claude и Figma.
Следующий шаг — сделать эти практики доступными, воспроизводимыми и эффективными для всех участников продуктового процесса.
Ищем человека, который возьмёт на себя развитие AI-практик и инструментов на всём жизненном цикле продукта: от исследования потребностей и подготовки требований до разработки, тестирования, выпуска и оценки результатов.
Цель роли:
Сократить Time to Market, повысить качество выпускаемых изменений и улучшить экономику продуктовой разработки за счёт системного применения LLM. Вместе с продуктовыми и техническими руководителями вы будете определять, где AI приносит наибольший эффект, внедрять рабочие решения и подтверждать результат метриками.
Наша технологическая среда:
•Backend: Java, Spring, Groovy
•Frontend: Flutter, Vue.js
•Среда разработки и инструменты: OpenCode / OpenChamber, Coder, GitLab
•Используемые AI-сервисы и модели: ChatGPT, Kimi, Claude
•Дизайн и прототипирование: Figma и инструменты создания интерфейсов на базе LLM
Перспективные направления — поиск по внутренним знаниям о продуктах и системах на базе RAG, а также оркестрация работы AI-агентов с участием человека в контрольных точках — Human in the Loop.
Чем предстоит заниматься:
•Развивать программу внедрения AI. Исследовать работу команд, находить потери времени и качества, формировать и приоритизировать инициативы по ожидаемому эффекту, стоимости и сложности внедрения.
•Внедрять сценарии на всём SDLC. Помогать продактам проверять гипотезы, аналитикам готовить требования и оценивать влияние изменений, дизайнерам создавать прототипы, разработчикам писать и проверять код, QA — готовить и выполнять проверки.
•Организовать доступную рабочую среду. Совместно с инфраструктурной командой и ИБ решать вопросы доступа, учётных записей, моделей, лимитов и интеграций. Сделать подключение нового сотрудника к AI-инструментам понятным и быстрым.
•Выбирать и оценивать инструменты. Сравнивать модели и решения на реальных задачах наших команд: по качеству, полной стоимости выполнения задачи, скорости и ограничениям использования.
•Создавать повторно используемые практики. Развивать инструкции для агентов, шаблоны контекста, навыки, типовые сценарии и критерии проверки результатов. Обеспечивать их актуальность и версионирование.
•Обучать команды. Оценивать навыки сотрудников, проводить практические занятия на рабочих задачах, сопровождать внедрение и развивать внутренних экспертов в каждой команде.
•Развивать работу с внутренними знаниями. Определять источники и владельцев информации для RAG, требования к актуальности, разграничению доступа и качеству ответов со ссылками на первоисточники.
•Внедрять управляемые агентные процессы. Проектировать последовательности работы агентов и сотрудников: передачу контекста, проверки, согласования, обработку ошибок, журналирование и восстановление после сбоев.
•Обеспечивать качество и контролируемость. Совместно с техническими руководителями и ИБ определять допустимые данные, права агентов и обязательные проверки перед включением результата в продукт.
•Измерять эффект. Отслеживать сроки, трудозатраты, доработки, дефекты и затраты на AI. Масштабировать работающие решения и прекращать эксперименты, которые не дают подтверждённой пользы.
Что мы ожидаем:
•Опыт разработки и внедрения программных продуктов, понимание полного SDLC.
•Опыт работы в роли технического лидера, engineering manager, архитектора или руководителя инженерных изменений.
•Практический опыт использования LLM и coding agents в реальных проектах: работа с репозиториями, контекстом, инструментами, тестами и проверкой результатов.
•Способность самостоятельно собрать прототип интеграции, разобраться в коде и CI/CD, воспроизвести проблему и обсудить решение с разработчиками.
•Понимание архитектуры корпоративных приложений; уверенное знание одного из основных стеков разработки и способность работать с нашей технологической средой.
•Умение внедрять изменения через обучение, совместную работу и измеримый результат.
•Навыки оценки эффективности: построение исходных метрик, постановка экспериментов, расчёт затрат и интерпретация результатов.
•Умение взаимодействовать с продактами, аналитиками, дизайнерами, разработчиками, QA, инфраструктурой и ИБ.
Будет преимуществом:
•Опыт в банковских продуктах, финтехе или электронной коммерции. Знакомство с Coder, GitLab, OpenCode / OpenChamber.
•Практика создания RAG-систем и оценки качества поиска и ответов.
•Опыт оркестрации агентов и процессов Human in the Loop.
•Опыт работы с дизайн-системами и переноса AI-прототипов в промышленный frontend.
•Примеры внедрений с подтверждённым влиянием на сроки, качество или стоимость разработки.
Что мы предлагаем:
•Оформление по ТК с первого дня работы.
•Конкурентный оклад + ежеквартальная премия по результатам KPI.
•Бесплатное обучение, тренинги, опытные наставники.
•Удобный график 5/2 (пятница – сокращенный день), корпоративная библиотека, ДМС (после испытательного срока). Предоставляется техника для работы.
•Дружный коллектив и поддержка опытного руководителя.
