Продуктовый менеджер ИИ-проектов (внутренние продукты) — Россия, Санкт-Петербург

dWb «8DpAny» — многопрофильный промышленный холдинг, работающий с лидерами российского рынка: 3A «XC3ArVkVBp», q3 «k95PNn3», D6 «F3K», P5 «5An «hUtTpyBCqe j2zXN7», N7 «JCX3tHXF», «РОСАТОМ», «РОСТЕХ».

Мы создаем комплексные решения в энергетике, металлургии, машиностроении и ИТ-архитектуре. Сейчас мы формируем центр внутренних ИИ-компетенций в управляющей компании. Мы ищем в прошлом ML-инженера, который будет вести внутренние ИИ-продукты.

Чем предстоит заниматься:

• Технический аудит процессов, находить узкие места и самостоятельно определять, решается ли задача через LLM, классический ML или требует простой автоматизации.

• Оценивать наличие, качество и доступность данных для обучения или промптинга.

• Самостоятельно проектировать решения. Выбирать между локальным инференсом (Ollama) и закрытыми API, определять необходимость использования векторных баз (Qdrant/Milvus), строить схемы RAG-пайплайнов и мульти-агентных систем.

• Собирать PoC (Proof of Concept) своими руками на Python или через low-code (n8n, Make), чтобы за неделю показать бизнесу работающий концепт.

• Приоритизировать задачи, понимая разницу между дрейфом модели, стоимостью токенов и необходимостью переобучения на новых данных.

• Ставить четкие задачи разработчикам и аналитикам на интеграцию ИИ-решений с 1С, SAP, MES и промышленными IoT-датчиками через API. Написание технических заданий.

• Считать реальный эффект пилотов.

Пожелания к кандидатам:

• 2–3 года в роли ML Engineer / Applied Scientist / Data Scientist. Вы должны понимать математику и архитектуру моделей из собственного кода.

• От 1 года в роли Product Manager / Product Owner. Вы понимаете, что такое Discovery, MVP и как довести идею до тиражирования.

• Уверенная работа с промпт-инжинирингом, RAG, агентными фреймворками (LangChain/LlamaIndex), векторным поиском. Вы знаете, когда fine-tuning избыточен, а когда необходим.

• Уверенное владение Python для прототипирования.

• Понимание API, SQL/NoSQL, принципов работы Docker.

• Опыт работы с low-code/no-code (n8n, Make, Node-RED) — обязательно. Вы должны уметь собрать работающий прототип интеграции без привлечения бэкенда.

Мы предлагаем:

• Работу в динамично развивающемся бизнесе.

• Регулярные корпоративные мероприятия, в том числе - выездные (несколько раз в год).

• Частичная компенсация питания.

• Оформление по ТК РФ, конкурентную заработную плату, полностью официальное оформление.

• График работы – пятидневка, с 09.00 до 18.00, в пятницу - до 17.00 (после испытательного срока гибридный формат).

• Комфортный современный офис в 20 минутах ходьбы от ст. м. пл. Мужества /Лесная.