Описание
Описания нет
Задачи
•Развивать программу внедрения AI: изучать процессы команд, находить потери времени и качества, приоритизировать инициативы по эффекту, стоимости и сложности.
•Внедрять AI-сценарии на всём SDLC: проверка гипотез, требования, прототипы, написание и ревью кода, подготовка и выполнение проверок.
•Вместе с инфраструктурой и ИБ организовывать рабочую среду: доступы, учётки, модели, лимиты, интеграции; делать быстрый онбординг к AI-инструментам.
•Сравнивать модели и решения на реальных задачах команд — по качеству, полной стоимости, скорости и ограничениям.
•Создавать переиспользуемые практики: инструкции для агентов, шаблоны контекста, типовые сценарии, критерии проверки; поддерживать их актуальность и версионирование.
•Обучать команды: оценивать навыки, проводить практику на рабочих задачах, выращивать внутренних экспертов.
•Развивать работу с внутренними знаниями (RAG): источники, владельцы, актуальность, права доступа, качество ответов со ссылками на первоисточники.
•Проектировать управляемые агентные процессы с Human-in-the-Loop: передача контекста, проверки, согласования, обработка ошибок, журналирование, восстановление.
•С техлидами и ИБ определять допустимые данные, права агентов и обязательные проверки перед включением результата в продукт.
•Измерять эффект: сроки, трудозатраты, доработки, дефекты, затраты на AI; масштабировать работающее и останавливать неэффективное.
Требования
•Опыт разработки и внедрения продуктов, понимание полного SDLC.
•Опыт работы в качестве техлида, engineering manager, архитектора или руководителя инженерных изменений.
•Практика с LLM и coding agents в реальных проектах: репозитории, контекст, инструменты, тесты, проверка результатов.
•Способность самостоятельно собрать прототип интеграции, разобраться в коде и CI/CD, воспроизвести проблему и обсудить решение с разработчиками.
•Понимание архитектуры корпоративных приложений и уверенное знание одного из основных стеков.
•Внедрение изменений через обучение, совместную работу и измеримый результат.
•Навыки оценки эффективности: исходные метрики, эксперименты, расчёт затрат, интерпретация результатов.
•Работа с продактами, аналитиками, дизайнерами, разработчиками, QA, инфраструктурой и ИБ.
Будет плюсом:
•Банки, финтех или e-commerce
•Coder, GitLab, OpenCode / OpenChamber
•RAG-системы и оценка качества поиска и ответов
•Оркестрация агентов и Human-in-the-Loop
•Дизайн-системы и перенос AI-прототипов в промышленный frontend
•Кейсы внедрений с подтверждённым влиянием на сроки, качество или стоимость
Условия
•Официальное трудоустройство по ТК РФ
•Достойный доход и ежеквартальная премия
•ДМС со стоматологией после испытательного срока
•Гибридный формат работы (3/2) после успешного окончания испытательного срока
•Бесплатное обучение: опытные наставники, тренинги, онлайн-курсы
