Формирование предложений по приоритетным направлениям развития платформы ИИ/LLM в компании.
Формирование бэклога задач по разработке и внедрению новых функций платформы, участие в согласовании с бизнес-заказчиками.
Разработка и реализация дорожной карты AI-платформы.
Эксплуатация и оптимизация инфраструктуры на базе облачных провайдеров (AWS/GCP/Azure), включая настройку GPU-стека (NVIDIA, CUDA, драйверы, MIG) и автомасштабирование.
Развертывание ИИ-продуктов: Успешный запуск и масштабирование различных ИИ-кейсов (чат-ассистенты, классификация/ранжирование, генеративные сценарии) с измеримым бизнес-эффектом.
Внедрение практик FinOps для профилирования, оптимизации и контроля затрат на облачную инфраструктуру (AWS/GCP/Azure) и GPU-ресурсы.
Участие в обучение различных AI агентов (в т.ч.
агентов систем распознавания, автономной навигации и роевого взаимодействия) в симуляционных средах.
Менторство инженеров, код-ревью, внедрение best practices.
Требования
Опыт работы Не менее 5 лет в DevOps/SRE, из них не менее 2-х лет в MLOps/LLMOps и продакшн-внедрении AI-сервисов и не менее 1 года в области внедрения ИИ в беспилотных летательных аппаратах.
Успешные кейсы запуска/масштабирования ИИ-продуктов в области роботизированных комплексов, беспилотных летательных аппаратов, автоматизированных систем управления различного назначения.
Опыт роли техлида/тимлида: участие в формировании технической стратегии, взаимодействие с бизнес-заказчиками.
Опыт обучения AI агентов в симуляционных средах.
Квалификация
DevOps/SRE, MLOps/LLMOps и продакшн-внедрении AI-сервисов, внедрение ИИ-продуктов в области роботизированных комплексов, беспилотных летательных систем, автоматизированных систем различного назначения