О вакансии
Мы развиваем промышленную цифровую платформу для поддержки инженерных и операционных решений в нефтегазовой и энергетической отраслях. Платформа используется для анализа, оптимизации и повышения надежности эксплуатации оборудования на реальных производственных объектах.
В связи с развитием ИИ-направления мы ищем AI Lead, который возьмет на себя ответственность за развитие и внедрение ИИ-возможностей платформы - от формирования подходов и архитектуры до интеграции решений в продукт и пользовательские процессы.
Обязанности
Разработка и развитие ИИ-функционала цифровой платформы.
Формирование и ведение дорожной карты развития ИИ (краткосрочный и среднесрочный горизонт).
Приоритизация ИИ-задач на основе бизнес-ценности, доступности данных и технической реализуемости.
Выбор и применение подходящих методов: ML, гибридные и физико-ориентированные модели, GenAI / LLM, rule-based подходы.
Проектирование AI-архитектуры платформы (данные, модели, inference, MLOps, интеграция с продуктами).
Определение стандартов качества данных, жизненного цикла моделей и мониторинга их работы.
Управление командой (Data Scientist, ML / Data Engineer, AI Analyst).
Постановка задач, контроль сроков и качества, развитие сотрудников.
Взаимодействие с Product Owner и доменными экспертами.
Интеграция ИИ-решений в продукт и реальные пользовательские процессы.
Оценка эффективности ИИ-решений, подготовка обоснований для руководства и заказчиков.
Требования
Обязательные:
Опыт работы AI / ML Lead, Head of AI или Lead Data Scientist от 4–5 лет.
Практический опыт внедрения AI-решений в продукте или платформе (production), а не только в R&D.
Хорошее понимание ML / DL и особенностей работы с промышленными данными.
Опыт управления командой и участия в архитектурных решениях.
Умение взаимодействовать с бизнесом, продуктовой и инженерной командами.
Желательные:
Опыт работы в сферах Oil & Gas, Energy, Manufacturing, Industrial IoT.
Понимание гибридных подходов (физические модели + ML).
Опыт использования GenAI / LLM в корпоративных продуктах.
Опыт построения AI-платформенных компонентов (feature store, model registry, inference services)
