Технический лидер AI-направления (AI Tech Lead) в 4А.Консалтинг Москва

Мы расширяем AI‑направление. Мы создаём AI‑решения, которые помогают бизнесу оптимизировать и автоматизировать процессы. Сегодня наши проекты сосредоточены в основном в финансовом секторе, но мы планируем расширение и в другие отрасли.

Мы ищем не просто исполнителя, а технического лидера, который задаст планку. Нам нужен играющий тренер: сильный инженер, который сам проектирует и пишет код — и при этом умеет наставлять и вести за собой команду. Если вам одинаково важно создавать продукт руками и растить людей вокруг себя — нам по пути.

Задачи:

• Разрабатывать AI-решения руками: проектировать масштабируемую архитектуру, прототипировать и доводить до продакшна ключевые части (LLM/VLM, RAG, обработка документов, ассистенты и агенты).
• Выбирать стек и модели под задачу, задавать инженерные стандарты, проводить код-ревью.
• Обеспечивать вывод решений в продакшн, в том числе на инфраструктуру клиента (облако и on-premise).
• Строить и управлять командой инженеров: менторить мидлов и джунов, помогать им расти и подтягивать качество.
• Организовать процесс и участвовать в найме, менторить, развивать команду и технических лидеров.
• Вести команду: декомпозировать и распределять задачи, координировать работу, отвечать за результат (сроки и качество).
• Тесная коллаборация со смежными командами разработки, продукта, финансов и бизнес заказчиками.

Мы ждём, что вы:

• Имеете 3+ лет в ML/AI-разработке и опыт вывода решений в продакшн от начала до конца.
• Стек и технологии: Python (продвинутый уровень); опыт работы с LLM/VLM API (OpenAI, Anthropic, локальные модели через vLLM/Ollama); построение RAG-пайплайнов (LangChain/LlamaIndex, векторные БД — Qdrant/Weaviate/pgvector); опыт с агентными фреймворками (LangGraph, AutoGen, CrewAI); обработка документов (OCR, парсинг, чанкинг); знание MLOps-практик (Docker, K8s, CI/CD, MLflow); опыт с облаками и понимание вопросов качества и безопасности LLM-решений (guardrails, eval).
• Сильны в System design — можете спроектировать решение целиком и обосновать свои решения.
• Продолжаете работать руками: пишете код, а не только руководите.
• Имеете опыт управления командой и/или наставничества и готовы вести за собой команду.
• Умеете декомпозировать задачи, планировать и доводить проекты до результата.
• Самостоятельны, берёте ответственность и комфортно чувствуете себя на старте с нуля.

Будет плюсом:

• опыт найма и формирования команды с нуля;
• понимание MLOps и деплоя (Docker, сервинг моделей, cloud/on‑prem), знакомство с требованиями ИБ;
• классический ML, речевые технологии (ASR/диаризация), компьютерное зрение;
• опыт запуска продуктов или направлений с нуля;
• опыт реализации проектов в финтехе.

Что предлагаем

• Динамичная команда: результат виден сразу
• Решения принимаются быстро, доступ к руководству прямой и отсутствие формализма
• По мере роста направления зона ответственности будет расширяться
• Оплата обучения и сертификации сотрудников