Head of Data Science & AI Индийское направление

≈ от 500 000 ₽наша оценка по вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🔄 ГибридLeadПолная занятостьАнглийский C1

Зарплата не указана

Есть о чём спросить

Навык востребован (Ai). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Описание вакансии

Мы — центр развития Индийского направления Сбера.

Индия — это около 1,46 млрд человек и более 85 млн бизнесов

Российско-индийский товарооборот в 2025 году составил $63 млрд, и до 70% платежей идут через Сбер.

Индийское направление находится в процессе быстрого роста, поэтому команда формирует AI-native направление для внедрения и развития внутренних AI-инструментов, а также новых B2B/B2C решений для достижения целей бизнеса в Индии.

Ищем руководителя, который вырастит эффективную локальную команду, определит стратегию направления и выстроит полный цикл создания AI-продуктов: от бизнес-гипотезы до production и измеримого результата.

О команде: основные партнеры — бизнес и продуктовые команды Индии, команда IT-платформы филиала.

Задачи

Формировать и развивать локальную Data Science & AI-команду в Бангалоре: участвовать в найме, ставить цели, развивать сотрудников и управлять результатом.

Определять AI-стратегию, roadmap, бюджет и приоритетный портфель инициатив.

Оценивать AI-use cases с учётом бизнес-эффекта, доступности данных, рисков и time-to-value.

Переводить бизнес-задачи в проверяемые AI/ML-гипотезы с понятными критериями успеха.

Выбирать подходящую архитектуру: классический ML, прогнозирование, рекомендательные системы, LLM-приложения, enterprise RAG, мультимодальные модели или AI-агенты.

Руководить полным циклом разработки: оценка данных, прототипирование, разработка, evals, внедрение, мониторинг и улучшение решений.

Развивать управляемые агентные сценарии с tool calling, retrieval и human-in-the-loop.

Совместно с инженерными командами развивать MLOps/LLMOps, observability, стандарты качества и AI security.

Управлять качеством, latency, стоимостью эксплуатации и надёжностью AI-систем.

Представлять результаты и защищать технологические решения перед стейкхолдерами в России и Индии.

Требования

7+ лет опыта в Data Science, ML или Applied AI.

5+ лет управления техническими командами в сфере AI.

Опыт запуска масштабируемых AI/ML-продуктов.

Опыт формирования стратегии, roadmap и бюджета.

Глубокая экспертиза минимум в двух областях: ML и рекомендации, CV, NLP/LLM и RAG, AI-агенты, multimodal AI или продуктовая аналитика.

Понимание MLOps/LLMOps, evals, observability и полного жизненного цикла моделей.