Руководитель отдела инжиниринга ИИ (f/m/x)
Местоположение: Берлин
Ваша миссия
Развивайте и совершенствуйте наш отдел инжиниринга ИИ — превратите команду ML из 15–20 человек, ориентированную на исследования, в высокопроизводительную организацию, создающую продукты производственного качества. Вы будете работать с техническим директором над стратегией, создавать платформу, объединяющую доступ к LLM, RAG и сервисы бэкенда, а также выпускать надежные, масштабируемые функции ИИ, которые меняют работу банков.
Ключевые обязанности
- Руководство командой и развитие организации
- Нанимайте, наставляйте и развивайте высокопроизводительную команду; устанавливайте технические стандарты, рабочие ритмы и практики ревью кода/исследований
- Организуйте подкоманды (например, Core Modeling, AI Platform/Infra, Integrations) с четким разделением ответственности, SLO и дежурствами
- Управляйте дорожной картой, планированием мощностей и поставкой параллельных инициатив
- Архитектура и платформа
- Разработайте LLM gateway: унифицированные API и прокси-уровни для маршрутизации между поставщиками (OpenAI, Gemini, Bedrock) с ограничением скорости, резервными вариантами и отслеживанием затрат
- Создайте высокопроизводительные RAG-конвейеры (индексация, эмбеддинги, векторные базы данных, кэширование) с надежной наблюдаемостью и механизмами безопасности
- Сотрудничайте с командами Java/NestJS для определения четких асинхронных контрактов, схем и шаблонов событий; обеспечьте низкую задержку и масштабируемое инференсирование
- Жизненный цикл модели и эксплуатация
- Руководите полным жизненным циклом модели и промптов: кураторство данных, обучение/дообучение, оценка, развертывание, откат
- Настройте LLMOps/MLOps: реестры моделей/промптов, CI/CD, канареечные/A/B-тесты, офлайн/онлайн-оценки, мониторинг дрейфа и затрат
- Оптимизируйте пропускную способность и стоимость инференсирования (автомасштабирование, пакетирование, квантование/дистилляция, кэширование)
- Стратегия и сотрудничество
- Преобразуйте цели компании в дорожную карту ИИ/ML с измеримыми результатами; сбалансируйте исследование с надежностью и затратами
- Определите стратегию «создавать или покупать»/выбора поставщиков для моделей, инфраструктуры и сервисов данных; управляйте бюджетами и SLA
- Управление и безопасность
- Внедрите практики конфиденциальности данных, безопасности и соответствия требованиям (RBAC, управление секретами, аудит); отслеживайте происхождение промптов/моделей и воспроизводимость
- Определите процедуры реагирования на инциденты, runbooks и постмортемы для функций ИИ
Ваш профиль
- 5+ лет опыта работы бэкенд-инженером и 4+ года руководства инжинирингом ИИ/ML в продакшене (идеально 10+ лет общего опыта)
- Глубокие знания архитектуры Java (JVM) и/или Node.js (NestJS), распределенных систем, API, микросервисов и обмена сообщениями/стриминга
- Практический опыт работы с LLM-стеками: оркестрация (например, LangChain/LlamaIndex или собственная разработка), векторные базы данных (Pinecone, Qdrant, FAISS), облачные сервисы ИИ (например, AWS Bedrock)
- Подтвержденный опыт эксплуатации систем в больших масштабах (миллионы ежедневных вызовов API) с сильными SLO, наблюдаемостью и управлением инцидентами
- Знание основ MLOps: реестры моделей, отслеживание экспериментов, CI/CD, Kubernetes, IaC (например, Terraform), лучшие практики безопасности
- Отличные коммуникативные навыки и навыки управления заинтересованными сторонами; сильное продуктовое чутье, ориентированное на выпуск функций для конечных пользователей
- Свободное владение немецким и английским языками для ежедневного взаимодействия в команде, управления заинтересованными сторонами и технической документации
Желательно
- Опыт обслуживания и оптимизации GPU/ускорителей (vLLM, TGI, Triton, ONNX Runtime)
- Оптимизация затрат на рабочие нагрузки LLM (бюджеты токенов, динамическая маршрутизация, кэширование)
- Оценка и обеспечение безопасности/red-teaming для генеративных систем; опыт работы в стартапах/быстрорастущих компаниях
Метрики воздействия
- Платформа: внедрение унифицированного LLM gateway; стандартизированная отчетность по наблюдаемости и затратам
- Поставка: выпуск 2–3 функций ИИ для конечных пользователей с четкими SLO и измеримым воздействием
- Надежность/стоимость: снижение средней задержки и стоимости за запрос; внедрение автомасштабирования и кэширования
- Организация: создание структуры подкоманд; улучшение качества кода и своевременная поставка; завершение целевого найма
Наш стек
- Бэкенд: Java (JVM), Node.js (NestJS); событийно-ориентированные микросервисы; API gateway/proxy
- 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 принимается.
- 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 для нас производительность, качество и воздействие неразделимы.
- Потому что мы вместе работаем над созданием европейского технологического чемпиона.
Что вас ждет
- Ориентированная на результат, выше среднего заработная плата, которая вознаграждает выдающуюся самоотдачу.
- 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.
- Передовые инструменты ИИ, первоклассное оборудование и среда, способствующая принятию ответственности и личностному росту.
- Концентрация лучших талантов, быстрое принятие решений и возможность внести реальный вклад на раннем этапе.
Кандидаты должны иметь право на работу в ЕС; визовая поддержка для этой должности не предоставляется.
