Ozon Банк·Санкт-Петербург (Беговая)·9 окт.
Старший технический менеджер проектов (AI / Fullstack Platform)
Ориентир по рынку≈ 180 000 – 334 000 ₽наша приблизительная оценка по 16 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисSeniorПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 16 похожих вакансиях Fullstack Developer уровня Senior.
Живость
Опубликована 10 дней назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 10, требования: 15. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
Что требуют
ОбязательноAIPythonFastAPIgRPCJavaScriptTypeScriptPostgreSQLMLLLMDocker
Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, LLM +43%, AI +23%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Ozon Банк — это современные финансовые технологии для людей и бизнеса. Мы сами реализуем ключевые системы: процессинг, учётное ядро, переводы. Даём возможность влиять на результат, ценим открытость и поддерживаем коллег. Мы строим внутреннюю агентскую платформу — систему, которая позволяет создавать и управлять AI-агентами для работы с корпоративными знаниями. Агенты подключаются к документам, инструментам и сервисам, помогают командам быстро получать ответы и автоматизировать рутину.
Чем предстоит заниматься
Руководить инициативами по развитию платформы
Собирать и приоритизировать требования от продуктовых команд, внутренних пользователей платформы и ИБ
Составлять дорожную карту на квартал и год
Декомпозировать и ставить задачи команде разработки
Прорабатывать архитектурные решения совместно с техническими лидами
Отвечать за end‑to‑end-поставку
Синхронизировать команды (бэкенд-разработчики, фронтенд-разработчики, QA, ML-инженеры, администраторы инфраструктуры)
Планировать релизы и контролировать критический путь
Управлять зависимостями между сервисами и внешними системами
Заниматься риск-менеджментом и обеспечивать прозрачность статусов для стейкхолдеров
Наши требования
Понимание жизненного цикла ML-моделей и агентных систем
Опыт управления AI-проектами и проектами с полным циклом разработки (включая backend, frontend и QA) — от 3 лет
Понимание архитектуры данных и ML: пайплайны, векторные БД, инференс, мониторинг
Умение оценивать технические решения и сроки, вести несколько инициатив параллельно
Навык построения и оптимизации процессов разработки с прозрачной отчётностью и приоритизацией
Сильные коммуникативные навыки: нужно синхронизировать команды, договариваться, управлять рисками и ожиданиями
Опыт работы с внутренними заказчиками и продуктами
Бэкенд: Python, FastAPI, gRPC, SQLAlchemy, Alembic
Фронтенд: JavaScript / TypeScript, Svelte
Базы данных: PostgreSQL, Qdrant (векторная БД)
AI/ML: Интеграция с LLM, эмбеддинги, vLLM, Triton
Инфраструктура: Docker, Kubernetes (Helm), GitLab CI/CD
Наблюдаемость: Sentry, Grafana, Prometheus
Таск-трекеры: Jira, Planner
Документация: Confluence
Дополнительно
Индексацию и поиск по документам (Confluence, файлы, API-источники и т. д.) с использованием векторных БД
Управление агентами и их инструментами (MCP-серверы)
Интеграцию с LLM, эмбеддингами и внутренними сервисами компании
Административный интерфейс для управления сущностями и настройками
Сейчас мы ищем технического менеджера проектов, который будет курировать развитие платформы, запускать новые возможности и развивать существующие инструменты, связанные с агентами, данными и AI
Агентская платформа: развитие оркестрации агентов, работа с инструментами (MCP), управление контекстом, памятью агентов, маршрутизация запросов
Индексация и поиск: развитие пайплайнов индексации документов, чанкинг, генерация эмбеддингов, управление векторной базой Qdrant; расширение перечня источников данных и внедрение гибридного поиска
Интеграции и инфраструктура: подключение новых LLM, MCP-серверов, внутренних сервисов компании, настройка observability (Grafana, Sentry), деплой в Kubernetes
Административный интерфейс: развитие UI для управления всеми объектами платформы
ML-составляющая: обеспечение развития и масштабирования под запросы бизнеса, включая работу с моделями, интеграцию с vLLM и Triton для инференса, мониторинг качества
