- Страна
- Россия
Руководитель группы LLM-агента поддержки
Оценка ИИТ-Банк — один из лидеров рынка с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу с передовыми технологиями (LLM) и высокий уровень влияния на продукт, что делает её крайне привлекательной для опытных Team Lead.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания глубоких технических знаний в области LLM/ML и развитых управленческих навыков для руководства командой в крупном финтехе. Высокая планка ответственности за продуктовые метрики и качество AI-решений.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Team Lead в области ML/LLM в Москве рыночный диапазон составляет от 450 000 до 700 000 рублей и выше, в зависимости от опыта. Т-Банк обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхним границам рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Руководитель группы LLM-агента поддержки d Т-Банк
*📍* Москва, гибрид
Т-Банк ищет Руководителя группы LLM-агента поддержки. Роль предполагает управление командой, развитие и масштабирование LLM-агента, который автоматизирует клиентскую поддержку, а также работу над качеством AI-решений, процессами и ключевыми продуктово-техническими метриками.
Peers Media: карьера и бизнес
Чтобы разместить свою вакансию, заполните форму по ссылке
#ТБанк #LLM #AI #MachineLearning #TeamLead #LLMAgent #Москва
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- LLM
- Machine Learning
- AI
- Team Management
- Product Metrics
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понять, как кандидат подходит к оценке эффективности сложных AI-систем.
Какие ключевые метрики (бизнесовые и технические) вы бы внедрили для оценки эффективности LLM-агента поддержки?
Проверка опыта работы с современными архитектурами агентов.
Как вы решаете проблему галлюцинаций и обеспечиваете фактическую точность ответов агента в финансовом домене?
Оценка лидерских качеств и умения выстраивать процессы.
Опишите ваш подход к формированию бэклога в ML-команде: как вы балансируете между R&D задачами и продуктовыми фичами?
Проверка навыков масштабирования систем.
С какими основными сложностями вы сталкивались при масштабировании LLM-решений на миллионы пользователей и как их преодолевали?
Оценка технического кругозора.
В каких случаях вы бы предпочли использование RAG, а в каких — дообучение (fine-tuning) модели для задач поддержки?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
