Технический лидер (AI Team Lead)

Рувики - новая интернет-энциклопедия.

Наш продукт – Онлайн-энциклопедия, предоставляющая доступ к миллионам статей, изображений и видеороликов по самым различным темам - от истории и науки до искусства и технологий.

На текущий момент мы усиливаем нашу команду и ищем AI Team Lead с глубокой экспертизой в ИИ, способного возглавить разработку инновационных сервисов. Наши задачи включают автоматизацию работы редакции с использованием генеративных моделей, интеллектуальную доработку контента, автоматизацию перевода и другие AI-сервисы.

Основные задачи:

• Разрабатывать масштабируемую и надёжную архитектуру решений и сервисов на базе ИИ, включая их интеграцию с контентной платформой.
• Определять оптимальные технологии, фреймворки и инструменты для реализации проектов (например, модели LLM, обработка естественного языка, базы данных).
• Определять требования и учитывать ограничения инфраструктуры, будь то облачные ресурсы или внутренние.
• Координировать работу команды программистов, аналитиков и инженеров в рамках проектов создания и внедрения AI-сервисов.
• Ставить задачи, мотивировать участников, проводить код-ревью и обеспечивать соблюдение сроков.
• Тесно взаимодействовать с менеджерами и другими участниками проекта для согласования требований и приоритетов.
• Обеспечивать совместимость AI-сервисов с текущей контентной платформой и другими системами.
• Отвечать за надёжность и корректностью работы систем на базе ИИ.

Требования

• Минимум 3 года в разработке ПО, из них не менее 1 года в роли технического лидера или архитектора в проектах с применением ИИ.
• Опыт управления командами разработки 3-4 человека.
• Знание основ Scrum.
• Умение общаться, находить нужных людей для решения вопросов команды.
• Опыт организации тестирования в команде.
• Опыт планирования работы на спринт и на квартал.
• Знание паттернов проектирования, SOLID, умение проектировать понятный переиспользуемый код.
• Умение декомпозировать и оценивать задачи.
• Глубокое понимание основ искусственного интеллекта и машинного обучения, включая алгоритмы классификации, кластеризации, нейронные сети и глубокое обучение.
• Отличные навыки программирования на Python и R, а также опыт использования библиотек и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn и NLTK.
• Опыт работы с большими данными и технологиями для их обработки, такими как Hadoop, Spark и SQL.
• Знания в области архитектуры программного обеспечения, опыт разработки и развертывания масштабируемых приложений, использующих AI.
• Опыт интеграции моделей машинного обучения в производственные системы и понимание жизненного цикла разработки ПО.
• Способность анализировать и оптимизировать производительность моделей и систем, а также работать над их улучшением.
• Владение DevOps-практиками и инструментами контейнеризации, такими как Docker и Kubernetes, для развертывания и управления ML-решениями.
• Опыт использования облачных платформ, например AWS, Google Cloud или Azure, для развертывания и управления AI-решениями.