AI Tech Lead (Автоиндустрия)

Мы – команда развития AI в направлении автокредитования и сопутствующих сервисов пользования автомобилем. Наш продукт — это интеллектуальная платформа, которая встраивается в клиентский путь при покупке автомобиля в кредит, оформлении сервисов для автолюбителя, записи на техническое обслуживание и подборе автомобиля под потребности пользователя.

Продукт новый и сейчас активно развивается. Мы находимся на этапе активного роста: от экспериментов с первыми AI-решениями до масштабирования их на реальные клиентские сценарии. У нас уже есть первые внедрения, работающие связки с LLM и обратная связь от пользователей, но архитектура, технологический стек и стратегия развития во многом формируются сейчас — и здесь открывается большое пространство для технического творчества и лидерства.

Что предстоит делать:

• участвовать во всех этапах жизненного цикла: от формулирования гипотез и быстрого прототипирования до промышленной эксплуатации и мониторинга.
• переводить продуктовые идеи по интеграции AI-сервисов в существующую инфраструктуру в инженерные решения с оценкой сроков и стоимости.
• принимать ключевые архитектурные и технологические решения.
• проектировать backend-архитектуру, API, data flow, механизмы масштабирования и пайплайны внедрения.
• контролировать техническое качество, долговечность решений и AI-расходы.
• разрабатывать и внедрять методики оценки RAG-систем и AI-агентов.
• организовывать end-to-end пайплайн данных: сбор, нормализация, индексация, поиск и мониторинг.
• проводить код-ревью, развивать инженерную культуру, стандарты и экспертизу внутри команды.

Ты подойдёшь, если у тебя есть:

• опыт разработки агентов на LangChain/LangGraph, MS AutoGen и сервисов на asyncio, FastAPI, Flask
• понимание и применение методов: function calling, structured output, context engineering
• опыт работы с векторными БД (Qdrant, ChromaDB, FAISS) при проектировании и реализации RAG-систем и с реляционными СУБД (MySQL/PostgreSQL)
• опыт работы с платформами LangFuse, MLflow, Phoenix
• понимание подходов к оценке llm-систем (offline-метрики, human evaluation, llm-as-a-judge, A/B тестирование)
• базовое понимание Docker и Kubernetes
• опыт внедрения и адаптации LLM-фич в продуктовую среду и навыки интеграции AI-сервисов, сбора и анализа данных, мониторинга качества решений
• опыт управления техническими командами и формирования технологической стратегии
• коммуникационные навыки: умеешь объяснять сложное простыми словами и выстраивать взаимодействие в команде.

Будет преимуществом:

• опыт работы ML-инженером / Data Scientist / Backend-разработчиком.
• интеграция сервисов через gRPC
• опыт работы с OCR
• опыт использования Prometheus и Grafana
• опыт локального запуска LLM и open-source моделей
• знание SOTA-моделей (ASR, TTS, мультимодальные модели)
• опыт построения RAG с продвинутыми стратегиями retrieval (reranking, гибридный поиск, chunking …).

• гибридный формат в Москве (офис - Поклонная ул, 3к1)

• белая заработная плата (оклад + премии)

• профессиональный и карьрный рост

• возможность профильного обучения

• ДМС, страхование от несчастных случаев, корпоративные мероприятия

• программа льготного кредитования в Сбербанке

• льготная ипотека

• корпоративная пенсионная программа

• бесплатная подписка «Сберпрайм+»