Технический лидер AI-направления (AI Tech Lead)
4А.Консалтинг
Москва
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
Мы расширяем AI‑направление. Мы создаём AI‑решения, которые помогают бизнесу оптимизировать и автоматизировать процессы. Сегодня наши проекты сосредоточены в основном в финансовом секторе, но мы планируем расширение и в другие отрасли.
Мы ищем не просто исполнителя, а технического лидера, который задаст планку. Нам нужен играющий тренер: сильный инженер, который сам проектирует и пишет код — и при этом умеет наставлять и вести за собой команду. Если вам одинаково важно создавать продукт руками и растить людей вокруг себя — нам по пути.
Задачи
•Разрабатывать AI-решения руками: проектировать масштабируемую архитектуру, прототипировать и доводить до продакшна ключевые части (LLM/VLM, RAG, обработка документов, ассистенты и агенты).
•Выбирать стек и модели под задачу, задавать инженерные стандарты, проводить код-ревью.
•Обеспечивать вывод решений в продакшн, в том числе на инфраструктуру клиента (облако и on-premise).
•Строить и управлять командой инженеров: менторить мидлов и джунов, помогать им расти и подтягивать качество.
•Организовать процесс и участвовать в найме, менторить, развивать команду и технических лидеров.
•Вести команду: декомпозировать и распределять задачи, координировать работу, отвечать за результат (сроки и качество).
•Тесная коллаборация со смежными командами разработки, продукта, финансов и бизнес заказчиками.
Мы ждём, что вы
•Имеете 3+ лет в ML/AI-разработке и опыт вывода решений в продакшн от начала до конца.
•Стек и технологии: Python (продвинутый уровень); опыт работы с LLM/VLM API (OpenAI, Anthropic, локальные модели через vLLM/Ollama); построение RAG-пайплайнов (LangChain/LlamaIndex, векторные БД — Qdrant/Weaviate/pgvector); опыт с агентными фреймворками (LangGraph, AutoGen, CrewAI); обработка документов (OCR, парсинг, чанкинг); знание MLOps-практик (Docker, K8s, CI/CD, MLflow); опыт с облаками и понимание вопросов качества и безопасности LLM-решений (guardrails, eval).
•Сильны в System design — можете спроектировать решение целиком и обосновать свои решения.
•Продолжаете работать руками: пишете код, а не только руководите.
•Имеете опыт управления командой и/или наставничества и готовы вести за собой команду.
•Умеете декомпозировать задачи, планировать и доводить проекты до результата.
•Самостоятельны, берёте ответственность и комфортно чувствуете себя на старте с нуля.
Будет плюсом
•опыт найма и формирования команды с нуля;
•понимание MLOps и деплоя (Docker, сервинг моделей, cloud/on‑prem), знакомство с требованиями ИБ;
•классический ML, речевые технологии (ASR/диаризация), компьютерное зрение;
•опыт запуска продуктов или направлений с нуля;
•опыт реализации проектов в финтехе.
Что предлагаем
•Динамичная команда: результат виден сразу
•Решения принимаются быстро, доступ к руководству прямой и отсутствие формализма
•По мере роста направления зона ответственности будет расширяться
•Оплата обучения и сертификации сотрудников
Настоящий работодатель никогда не попросит перевести деньги, продиктовать код из SMS, войти под чужим аккаунтом или поставить непонятное приложение. Столкнулся с таким при отклике — прекращай переписку и расскажи нам в чате с основателем или через форму обратной связи.