Мы расширяем команду существующего стрима, сфокусированного на интеграции искусственного интеллекта в наши ключевые продукты. Основная деятельность стрима — непрерывный анализ AI-технологий, оценка их практического потенциала и оперативная разработка работающих прототипов.
В рамках этой работы мы ищем специалиста, который займется глубоким погружением в выбранные направления, от генеративного ИИ до компьютерного зрения или автономных систем, в зависимости от актуальных задач. Вам предстоит участвовать во всем цикле — от исследования до создания MVP и передачи его для масштабирования в продуктовые команды. Ключевой результат — это не отчет, а работающий функционал, который меняет продукт или создает новую продуктовую логику.
Мы ожидаем, что вы сможете работать в условиях высокой неопределенности и быстрого переключения контекстов, где сегодняшняя гипотеза завтра может быть проверена в коде. Это позиция для тех, кто предпочитает действие теоретизированию, а влияние на бизнес — формальным исследованиям. Ваша работа будет напрямую влиять на стратегию развития наших продуктов в среднесрочной перспективе.
Обязанности
• Анализ тенденций рынка и развитие экспертизы в новых подходах и технологиях ИИ.
• Разработка и презентация технических концепций и архитектур ИИ-решений для потенциальных клиентов.
• Проведение технических консультаций и демонстрация возможностей продуктов на основе ИИ.
• Прототипирование и создание MVP для демонстрации возможностей решений.
• Участие в оценке технических рисков и определение оптимальных подходов к реализации проектов.
• Поддержка коммерческих команд в части ответов на технические вопросы и подготовке документации.
• Объяснение концептов ИИ/ML и предложенных решений специалистам из различных областей знаний простым и доступным языком.
Обязательные требования
• Высшее техническое образование (математика, компьютерные науки, прикладная статистика или смежные направления).
• Глубокие знания архитектур нейронных сетей (CNN, RNN, трансформеры, генеративные модели и др.).
• Опыт работы с классическими методами машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация, методы понижения размерности и др.).
• Навыки быстрого прототипирования на Python с использованием популярных библиотек (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV и др.).
• Умение презентовать технические решения разной аудитории: от технических специалистов до бизнес-руководителей.
• Понимание истории развития искусственного интеллекта и машинного обучения, знание ключевых вех и современных трендов.
• Опыт работы с различными источниками данных (изображения, тексты, временные ряды, табличные данные).
• Способность быстро погружаться в специфику предметной области проекта (медицина, финансы, производство и т.д.).
Будет плюсом
• Опыт участия в хакатонах или конкурсах по машинному обучению.
• Знание основ DevOps и MLOps (Docker, Kubernetes, CI/CD для ML).
• Опыт написания технической документации и коммерческих предложений.
