Лемана ПРОРуководитель платформы ИИ
Москва
Руководство развитием и масштабированием внутренней ML/LLM-платформы: от архитектуры и выбора компонентов до запуска в продакшен и внедрения стандартов для продуктовых команд. Цель — обеспечить надёжный inference, MLOps/LLMOps и соответствие требованиям безопасности и комплаенса
ГрейдLead
Стек
vLLMKubernetesFeature StoreCI/CDModel registryRAGVector DBon-prem GPU
Задачи
- •Формирование стратегии, роадмапа и целевой архитектуры AI‑платформы
- •Выбор компонентов платформы, разработка референсных архитектур и проведение PoC
- •Развитие MLOps/LLMOps: CI/CD моделей, реестр моделей, эксперименты и пайплайны
- •Управление инференсом: гибридное обслуживание (on‑prem GPU и облако), SLA и оптимизация стоимости
- •Развитие RAG и векторных хранилищ, обеспечение качества поиска и данных для ML
- •Развитие команды: найм, онбординг, рост и удержание инженеров
Обязательно
- •Опыт создания и масштабирования внутренней ML/LLM‑платформы в крупной компании
- •Промышленный опыт с LLM: инференс/serving, файнтюнинг, evaluation и RAG
- •Опыт с классическим ML/MLOps‑стеком: реестр моделей, версионирование, CI/CD, feature store, пайплайны
- •Опыт гибридной инфраструктуры: on‑prem GPU и облачные LLM‑сервисы, планирование GPU‑ресурсов, управление стоимостью
- •Опыт проектирования агентных архитектур и паттернов для ИИ‑агентов
- •Опыт управления и развития команды инженеров и выстраивания процессов
- •Знание безопасности и комплаенса в ИИ: защита персональных данных (152‑ФЗ), аудит и трассируемость моделей
Будет плюсом
- •Опыт в ритейле или e‑commerce
- •Запуск AI‑платформы с нуля (greenfield) в крупной компании
- •Интеграция LLM в SDLC и создание ассистентов разработчика
- •Опыт с отечественными LLM и облаками (Yandex Cloud, GigaChat/YandexGPT)
- •Опыт выстраивания Data/Feature‑платформы
- •Английский для чтения документации и общения с вендорами
