ФУНКЦІОНАЛЬНІ ОБОВ’ЯЗКИ

взаємодіяти з керівниками бізнес-напрямів для визначення потреб і пошуку можливостей застосування AI;
аналізувати бізнес-процеси та визначати можливості для автоматизації, впровадження AI-асистентів і голосових рішень із вимірюваним бізнес-ефектом;
трансформувати бізнес-потреби в технічні рішення, оцінювати їхню доцільність, потенційний ROI, вартість реалізації, терміни та ризики;
визначати пріоритетність AI-кейсів з урахуванням їхньої бізнес-цінності й технічної здійсненності, формувати та обґрунтовувати дорожню карту розвитку AI-напряму;
презентувати результати й технічні рішення керівництву, узгоджувати очікування та пояснювати можливості й обмеження AI;
оцінювати ефективність упроваджених рішень і масштабувати успішні кейси на інші бізнес-напрями;
забезпечувати якість і цілісність архітектури AI-рішень, зокрема LLM-застосунків, RAG-систем і голосових асистентів;
визначати технічні стандарти та підходи до розробки, вибору моделей і провайдерів, оцінювання якості, забезпечення безпеки, моніторингу й оптимізації витрат;
розв’язувати складні технічні задачі, визначати оптимальні підходи до їх реалізації та допомагати команді долати технічні блокери;
координувати взаємодію з IT-, Data- та Security-командами для забезпечення ефективної інтеграції AI-рішень в інфраструктуру компанії;
формувати й розвивати команду AI-інженерів: брати участь у наймі, організовувати адаптацію нових працівників, забезпечувати менторинг і проводити оцінювання результатів роботи;
планувати та координувати роботу команди над кількома проєктами одночасно, визначати пріоритети й розподіляти ресурси;
розвивати внутрішню технічну експертизу, створювати стандартизовані рішення, повторно використовувані компоненти та базу знань.

ВИМОГИ ДО КАНДИДАТІВ

від 7 років досвіду в розробці програмного забезпечення або машинному навчанні (ML), з яких щонайменше 4 роки — на позиціях Tech Lead, Team Lead або архітектора;
практичний досвід упровадження LLM- або RAG-рішень у продакшн-середовищі з досягненням вимірюваних бізнес-результатів;
досвід безпосередньої взаємодії з клієнтами або бізнес-стейкхолдерами: збір і аналіз вимог, презентація рішень, проведення переговорів та узгодження очікувань;
уміння оцінювати бізнес-ефективність технічних рішень, зокрема розраховувати ROI, TCO, потенційну економію часу та витрат;
широкі технічні знання у сфері LLM, RAG, агентних систем, оптимізації інференсу, голосових технологій і хмарної інфраструктури;
досвід найму, менторингу та професійного розвитку інженерів.

БУДЕ ПЛЮСОМ

досвід роботи у сферах великого ритейлу, енергетики, FMCG або B2C-сервісів із великою клієнтською базою;
досвід створення AI-напряму або формування AI-команди з нуля всередині компанії.