Начальник управления ИИ-сервисов
Договорный график
Почему эта роль уникальна?
Горное производство — это не e-commerce. Вы будете работать с:
- Высоким уровнем шума, вибрации и пыли — ваши алгоритмы должны стабильно работать на экскаваторах, дробилках и БелАЗах в самых агрессивных условиях.
- Низким качеством исходных данных (пропуски сигнала ГЛОНАСС в глубоких карьерах, запылённые камеры, нестабильные каналы связи).
- Критичностью результата — ошибка ИИ в прогнозе геологии или в управлении циклом дробления приведёт к многомиллионным убыткам и рискам аварии.
Особый вызов — LLM в защищённом контуре:
Вам предстоит заставить языковые модели разбираться в «удельном расходе ВВ на переизмельчение», не допуская галлюцинаций. Мы строим корпоративного AI-ассистента, который помогает принимать решения на основе тысяч страниц технической документации, рапортов и телеметрии — без доступа в интернет, в высокозащищённом промышленном периметре.
Ключевые задачи на ближайшие 2 года
- Разработка AI-стратегии для полного цикла
- Управление портфелем AI-сервисов (включая промышленный Computer Vision и предиктивную аналитику)
- Внедрение LLM-сервисов для работы с неструктурированными данными
- Операционная аналитика с использованием LLM
- Интеллектуальная поддержка персонала и диспетчеров
- Индустриализация AI
- Управление командой и бюджетом
Ваш портрет успеха (Требования)
Обязательные
- Опыт руководства AI-продуктами / сервисами от 5 лет (Team Lead / Head of AI / CPO Tech).
- Знание специфики тяжелой промышленности или raw materials (горная добыча, металлургия, нефтегаз, энергетика, цемент).
- Реализованные кейсы внедрения ML в production.
- Опыт бюджетирования и закупки промышленного оборудования для AI.
В части LLM (обязательно)
- Реализованные проекты по внедрению LLM в промышленности, логистике или крупных операционных компаниях.
- Понимание техник борьбы с галлюцинациями.
- Опыт работы с векторизацией документов и организацией инференса на GPU в условиях ограниченного канала связи.
Желательные (профит)
- Знание промышленных протоколов (OPC-UA, Modbus, MQTT).
- Понимание требований Ростехнадзора к документообороту и нарядам-допускам.
- Опыт работы с геолого-маркшейдерской документацией и актами расследования инцидентов.
Личные качества
- Способность объяснять бизнесу, почему нейросеть «не угадала» и как AI-инвестиция окупится за 6 месяцев.
- Готовность регулярно выезжать на карьер: каска, беруши, пыль на ботинках — часть KPI.
Как измерим результат (KPI на 2 года)?
- Повышение производительности экскаваторного парка на ≥8%.
- Снижение простоев дробильного оборудования на Y часов в месяц.
- Точность прогноза содержания в потоке руды ≥90%.
- Сокращение времени на подготовку паспорта буровзрывных работ в 2 раза.
- Снижение числа нарушений при оформлении нарядов-допусков на 25%.
- Доля закрытых инцидентов, по которым сформирован отчёт автоматически — ≥80%.
