Ваша миссия
Руководите и развивайте нашу функцию инженерии ИИ — преобразуйте команду ML из 15–20 человек из команды, ориентированной на исследования, в организацию, производящую высокопроизводительные, готовые к производству решения. Вы будете сотрудничать с CTO по стратегии, создавать платформу, объединяющую доступ к LLM, RAG и бэкэнд-сервисы, а также поставлять надежные, масштабируемые функции ИИ, которые меняют работу банков.
Ключевые обязанности
- Руководство командой и построение организации
- Нанимайте, наставляйте и развивайте высокопроизводительную команду; устанавливайте технические стандарты, рабочие ритмы и практики обзора кода/исследований
- Организуйте подгруппы (например, Core Modeling, AI Platform/Infra, Integrations) с четкой ответственностью, SLO и дежурствами
- Управляйте дорожной картой, планированием мощностей и поставками в рамках параллельных инициатив
- Архитектура и платформа
- Управляйте LLM-шлюзом: унифицированные API и прокси-слои для маршрутизации через разных поставщиков (OpenAI, Gemini, Bedrock), с ограничением скорости, резервными вариантами и отслеживанием затрат
- Создавайте высокопроизводительные RAG-конвейеры (прием, эмбеддинги, векторные хранилища, кеширование) с надежным мониторингом и мерами безопасности
- Сотрудничайте с командами Java/NestJS для определения четких асинхронных контрактов, схем и шаблонов обмена событиями; обеспечивайте низкую задержку и масштабируемое инференс-выполнение
- Жизненный цикл модели и операции
- Руководите полным жизненным циклом модели и промптов: курирование данных, обучение/дообучение, оценка, развертывание, откат
- Создавайте LLMOps/MLOps: реестры моделей/промптов, CI/CD, канареечные/A/B-тесты, офлайн/онлайн-оценки, мониторинг дрейфа и затрат
- Оптимизируйте пропускную способность инференса и затраты (автомасштабирование, пакетная обработка, квантование/дистилляция, кеширование)
- Стратегия и сотрудничество
- Преобразуйте цели компании в дорожную карту ИИ/ML с измеримыми результатами; балансируйте исследования с надежностью и затратами
- Управляйте стратегией «создать или купить/привлечь» для моделей, инфраструктуры и сервисов данных; управляйте бюджетами и SLA
- Управление и безопасность
- Внедряйте практики обеспечения конфиденциальности данных, безопасности и соответствия требованиям (RBAC, управление секретами, аудит); отслеживайте происхождение промптов/моделей и воспроизводимость
- Определите процедуры реагирования на инциденты, рунбуки и постмортемы для функций ИИ
Ваш профиль
- 5+ лет опыта работы в качестве бэкэнд-инженера и 4+ года руководства инженерией ИИ/ML в производственной среде (в идеале 10+ лет общего опыта)
- Глубокая экспертиза в архитектуре Java (JVM) и/или Node.js (NestJS), распределенных системах, API, микросервисах и системах обмена сообщениями/стриминга
- Практический опыт работы со стеками LLM: оркестрация (например, LangChain/LlamaIndex или собственные решения), векторные базы данных (Pinecone, Qdrant, FAISS), облачный ИИ (например, AWS Bedrock)
- Подтвержденный опыт эксплуатации систем в масштабе (миллионы ежедневных вызовов API) с сильными SLO, мониторингом и управлением инцидентами
- Основы MLOps: реестры моделей, отслеживание экспериментов, CI/CD, Kubernetes, IaC (например, Terraform), лучшие практики безопасности
- Отличные коммуникативные навыки и умение управлять заинтересованными сторонами; сильное продуктовое видение, ориентированное на выпуск функций для пользователей
- Свободное владение немецким и английским языками для ежедневного сотрудничества в команде, управления заинтересованными сторонами и технической документации
Желательно
- Опыт работы с GPU/акселераторами и их оптимизацией (vLLM, TGI, Triton, ONNX Runtime)
- Оптимизация затрат на рабочие нагрузки LLM (бюджеты токенов, динамическая маршрутизация, кеширование)
- Оценка и обеспечение безопасности/«красное тестирование» генеративных систем; опыт работы в стартапах/быстрорастущих компаниях
Метрики воздействия
- Платформа: внедрение унифицированного LLM-шлюза; стандартизированный мониторинг и отчетность о затратах
- Поставка: выпуск 2–3 функций ИИ для конечных пользователей с четкими SLO и измеримым воздействием
- Надежность/затраты: снижение средней задержки и стоимости за запрос; внедрение автомасштабирования и кеширования
- Организация: создание структуры подгрупп; повышение качества кода и своевременность поставки; завершение целевого найма
Наш стек
- Бэкэнд: Java (JVM), Node.js (NestJS); событийно-ориентированные микросервисы; API-шлюзы/прокси
- AI-платформа: Python, PyTorch, оркестрация LLM, конвейеры/реестры промптов; векторные базы данных (Pinecone, Qdrant); RAG-сервисы
- Инфраструктура/DevOps: AWS (включая Bedrock), Kubernetes, Terraform, CI/CD, Observability (OpenTelemetry, Prometheus/Grafana)
Почему мы
- Потому что мы ценим талант больше, чем иерархию.
- Потому что в neoshare ответственность не делегируется — она принадлежит.
- Потому что мы используем современные ИИ и технологии как рычаг для достижения исключительных результатов.
- Потому что мы развиваем людей, которые хотят учиться, расти и добиваться результатов.
- Потому что производительность, качество и влияние для нас неразделимы.
- Потому что мы вместе работаем над созданием европейского технологического чемпиона.
Что вас ждет
- Высокооплачиваемая, выше среднего компенсация, вознаграждающая исключительную приверженность делу.
- Современные офисы, спроектированные для поддержки сотрудничества, благополучия и максимальной производительности — включая отличные льготы для здоровья и фитнеса.
- Легендарные командные мероприятия, где мы вместе отмечаем наши победы и укрепляем командный дух.
- Современные инструменты ИИ, первоклассное оборудование и среда, способствующая владению и личностному росту.
- Концентрация лучших талантов, быстрое принятие решений и возможность внести реальный вклад с самого начала.
Кандидаты должны иметь право на работу в ЕС; визовая поддержка для этой должности не предоставляется.
