AI Team Lead

BlackStone eIT активно ищет преданного своему делу AI Team Lead для руководства нашими инициативами в области искусственного интеллекта. Эта роль включает в себя руководство талантливой командой специалистов по ИИ для создания инновационных решений на базе ИИ, которые соответствуют видению компании. Вы будете играть ключевую роль в разработке стратегий, разработке и развертывании технологий ИИ, которые улучшают наши продукты и услуги, поддерживая при этом высочайшие стандарты качества.

Обязанности:

• Руководить командой ИИ в проектировании, разработке и внедрении моделей и систем ИИ.
• Сотрудничать с заинтересованными сторонами для выявления возможностей ИИ, которые повышают ценность бизнеса.
• Руководить командой для эффективного использования фреймворков и инструментов машинного обучения.
• Контролировать жизненный цикл проекта от исследований и прототипирования до развертывания в производственной среде.
• Поддерживать знания о последних тенденциях и достижениях в области ИИ и машинного обучения.
• Устанавливать лучшие практики и способствовать развитию культуры постоянного совершенствования и инноваций.

Требования

Опыт: 6+ лет практического опыта в области машинного обучения (Machine Learning), глубокого обучения (Deep Learning) или инженерии ИИ (AI Engineering). 3+ года опыта в техническом руководстве или наставничестве.

Программирование и фреймворки: экспертный уровень владения Python и фреймворками глубокого обучения (предпочтительно PyTorch, или TensorFlow).

Облачная инфраструктура: Обширный практический опыт работы с Microsoft Azure, в частности, создание пайплайнов обучения и развертывания с использованием Azure ML workspace, MLflow и оркестрации контейнеров (Docker/Kubernetes).

Экспертиза в NLP: Глубокое понимание современных архитектур NLP (Transformers, BERT, GPT variants), токенизации, векторных баз данных и библиотек, таких как Hugging Face и Lang Chain/Lang Graph.

Экспертиза в CV: Прочный математический фундамент в обработке изображений и опыт создания пользовательских моделей с использованием OpenCV, архитектур YOLO и PyTorch Vision.

MLOps: Подтвержденная способность создавать CI/CD пайплайны для моделей машинного обучения, управлять реестрами моделей и отслеживать дрейф моделей в производственной среде.

Опыт создания и развертывания автономных ИИ-агентов (например, с использованием Langchain, langgraph, Crew ai).

Опыт развертывания моделей компьютерного зрения (Computer Vision) на периферийных устройствах (edge deployment) (TensorRT, ONNX).