Head of AI Engineering

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Руководитель AI-инженерного направления в международном брокере HFM. Отвечает за команду AI-инженеров, внедрение AI-решений в бизнес-процессы и вывод их в продакшн с измеримым эффектом.

Задачи

• Руководить командой AI-инженеров и специалистов по оптимизации процессов: техническое направление, качество кода, one-to-one и развитие инженеров
• Отвечать за техническое качество релизов и давать технический вклад в performance review инженеров
• Анализировать рабочие процессы в IT и бизнес-подразделениях и находить возможности для устранения ручного труда с помощью AI
• Согласовывать и фиксировать baseline для каждого процесса до начала работ, затем отчитываться о результате, включая недостигнутые прогнозы
• Доводить инициативы до продакшн-систем, от проектирования до поддержки
• Поддерживать стандарты качества с доказательствами: классификация рисков и данных, evaluation-наборы, shadow-run и audit trail на каждом этапе
• Вести очередь поставки: оценивать, приоритизировать и секвенировать запросы из единого бэклога, явно обозначать, что не будет сделано
• Обеспечивать контроль доступа на уровне данных, а не через инструкции модели; единый маршрут доступа к моделям с полным аудитом
• Проводить проекты через архитектурный и security review на ранних этапах и учитывать ограничения до начала разработки
• Отвечать за продакшн-практики сервисов команды: runbooks, мониторинг, участие в on-call и post-incident разборы
• Развивать внутреннюю AI-платформу: библиотеки промптов, evaluation-харнессы, переиспользуемые агенты и общие компоненты
• Оценивать модели, инструменты и вендоров на основе бенчмарков, стоимости за единицу работы, failure modes и обработки данных
• Планировать capacity команды и формировать ежегодное предложение по найму
• Пересматривать методологию поставки AI-работ: скорость внедрения новых моделей, стандартизация агентов и инструментов, реструктуризация delivery-фреймворка
• Быть единой технической точкой контакта между AI-функцией и IT по вопросам поставки и технических гейтов, менторить инженеров и коллег

Требования

• 6+ лет опыта разработки программных или data-систем, включая 2+ года руководства инженерами в роли менеджера или техлида
• Реальный опыт AI в продакшне: ML-модели, LLM или генеративный AI для решения бизнес-задач, а не только прототипы
• Уверенный Python и продакшн-опыт со стеком LLM: сервисы и API, оркестрация агентов и tool use, работа с крупными провайдерами моделей
• Продакшн-опыт с RAG и векторным поиском с учётом безопасности, эффективности и стоимости
• Контейнеризация (Docker), облачное развёртывание и CI/CD как повседневные инструменты
• Дисциплина оценки моделей: тестирование, отлов регрессий, измерение latency, стоимости, точности, галлюцинаций и дрейфа моделей
• Практическое владение retrieval, агентами, tool use и prompt engineering, понимание, когда fine-tuning уместен, а когда нет
• Опыт DevOps и IT-автоматизации: интеграция AI в CI/CD, автоматизация инфраструктуры, REST API и AI-микросервисы
• Опыт с облачными AI/ML-сервисами, предпочтительно AWS, и понимание их модели затрат (токены и inference)
• Понимание защиты данных в регулируемой среде: что может покидать компанию, что должно оставаться внутри и что нужно подтверждать документально
• Способность удерживать планку качества с senior-коллегами, не становясь узким местом, и объяснять ограничения и риски AI простым языком
• Опыт обоснования выгоды для финансовой или бизнес-аудитории: согласование baseline, измерение результата и честная отчётность при недостижении
• Готовность работать в условиях двойного подчинения, когда архитектурные и security-согласования находятся в другой функции
• Преимущество: опыт в финансовых услугах или другой регулируемой отрасли; знание трейдинга не требуется
• Преимущество, но не требование: опыт обучения моделей на PyTorch или TensorFlow

Условия

• Гибридный формат работы (2 дня в неделю из дома)
• Медицинская страховка с первого дня работы
• Пенсионный план
• 13-я зарплата
• Дополнительный оплачиваемый отпуск до 30 дней в зависимости от стажа
• Перенос до 5 неиспользованных дней отпуска на следующий год
• Отпуск в день рождения
• Доступ к Udemy Business
• Ежемесячные ваучеры Wolt
• Ежемесячное питание и угощения в офисе
• Участие в групповой скидочной программе компании
• Членство в спортзале
• Реферальная бонусная программа
• Короткие пятницы летом (август)
• Визовая поддержка и помощь с релокацией (при необходимости)

Навыки

• Python
• LLM
• Generative AI
• Machine Learning
• RAG
• Vector Search
• Agents
• Tool Use
• Prompt Engineering
• Docker
• CI/CD
• AWS
• REST API
• Microservices
• PyTorch
• TensorFlow
• DevOps
• Infrastructure Automation