- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Руководитель центра ML-инжиниринга
Оценка ИИПрестижная компания, масштабные задачи на стыке ML и реального сектора экономики, отличный социальный пакет и гибридный график. Высокий балл обусловлен стабильностью работодателя и возможностью влиять на стратегические решения.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует редкого сочетания глубоких технических знаний в ML/MLOps и управленческого опыта. Высокие требования к знанию специфических инструментов оптимизации (GAMS/CPLEX) и опыт работы с BigData делают порог входа значительным.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Head of ML в Санкт-Петербурге в крупном энтерпрайзе рыночный диапазон составляет 450,000–650,000 рублей. Учитывая годовое премирование в Газпромнефти, совокупный доход может быть выше среднерыночного.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия руководителя центра ML-инжиниринга в «Газпромнефть-Региональные продажи». Мой опыт управления командами разработки ML-решений и глубокое понимание жизненного цикла моделей — от PoC до промышленного внедрения — полностью соответствуют вашим задачам. Я обладаю экспертизой в построении MLOps-процессов и внедрении высоконагруженных микросервисных архитектур, что критично для масштабирования интеллектуальных систем в такой крупной компании.
Особенно меня привлекает возможность работы с широким спектром задач: от оптимизации логистики до применения LLM и RAG-архитектур. Уверен, что мой опыт в управлении кросс-функциональными командами и наставничестве поможет усилить вашу экспертизу и обеспечить высокое качество инженерных решений. Буду рад обсудить, как мой опыт в ритейле и производстве может быть полезен для достижения стратегических целей «Газпромнефти».
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Газпромнефть-Региональные продажи уже сейчас
Присоединяйтесь к лидеру индустрии и возглавьте центр ML-инжиниринга в Газпромнефти!
Описание вакансии
**Руководитель центра ML-инжиниринга / Газпромнефть-Региональные продажи
Санкт-Петербург**
Задачи
- Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие
- Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений.
- Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики).
- Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика).
- Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем.
- Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями.
- Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных.
- Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений.
- Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.
Требования
- Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах
- Солидный опыт разработки (более 3х лет) и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн
- Руководящий опыт в сфере ML, data science, AI от 1,5 лет (в подчинении более 4х сотрудников)
- Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow
- Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями
- Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML)
- Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек
- Практическое применение LLM и архитектур типа RAG
- Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество)
- Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги)
- Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами
Условия
- Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер., д. 14
- График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45.
- Гибридный формат работы - офис 5 р/мес.
- Трудоустройство по ТК РФ
- Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом
- Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата
- Социальный пакет
- ДМС со стоматологией и страхование жизни
Контакты
- Телеграм Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- MLOps
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- SQL
- Hadoop
- Hive
- RabbitMQ
- Redis
- MLflow
- DVC
- ClearML
- NLP
- LLM
- RAG
- GAMS
- CPLEX
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления полным циклом разработки и внедрения.
Расскажите о самом сложном ML-проекте, который вы вывели в продакшн: с какими архитектурными вызовами столкнулись и как их решили?
Оценка зрелости кандидата в вопросах MLOps.
Как вы выстраиваете процессы мониторинга и версионирования моделей (MLFlow/DVC) в команде из нескольких инженеров?
Проверка навыков стратегического планирования и взаимодействия с бизнесом.
Как вы приоритизируете гипотезы для PoC, когда запросы от бизнес-заказчиков превышают ресурсы команды?
Оценка технической экспертизы в современных LLM-подходах.
Какие основные сложности вы видите при внедрении RAG-архитектур в корпоративный контур и как обеспечиваете качество ответов?
Проверка опыта в оптимизации бизнес-процессов.
Был ли у вас опыт работы с задачами математической оптимизации (например, в логистике) и какие инструменты вы использовали?
Похожие вакансии
Руководитель отдела ИИ / Head of AI
Head of AI
Руководитель центра ML инжиниринга
Руководитель центра ML инжиниринга
Руководитель направления по цифровизации и продвижении искусственного интеллекта
Руководитель ИИ-автоматизации разработки ПО
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия