Head of ML

Описание роли

На позиции Head of ML вы будете отвечать за стратегическое развитие и операционное руководство ML/DS департаментом (в настоящее время 2 специалиста, планируется рост до 10–20 человек). Вы будете создавать долгосрочное видение развития машинного обучения внутри ведущей платформы интеграции и автоматизации бизнес-процессов, отвечая за архитектуру, организацию процессов и качество моделей. В ежедневных задачах: построение и масштабирование инфраструктуры для обучения LLM и GNN, управление проектом Metadata Extraction & Semantic Lake, разработка решений Business Metrics Prediction на основе графовых моделей и временных рядов, оптимизация процессов мультипровайдерного развертывания (Azure+OpenAI, Amazon+Anthropic, Gemini, Cerebras, self-hosted). Ключевые обязанности включают установление best practices по MLOps, взаимодействие с командами AI Engineering, инфраструктуры и аналитики, а также координацию распределённых групп в США, Азии и Европе.

Уникальность вакансии

Вы получите уникальный опыт руководства растущим ML/DS подразделением на базе продвинутой B2B SaaS платформы. Среди преимуществ: полностью удалённый формат работы с гибким графиком, доступ к мультипровайдерным AI-инструментам и облачным сервисам, участие в масштабных интеграционных проектах с фокусом на автоматизацию и интеллектуальный анализ данных. Вы будете задавать технические стандарты, внедрять инновации и развивать команду экспертов, имея реальное влияние на продукт и бизнес-результаты.

О компании

Наш клиент — международная компания, специализирующаяся на enterprise integration и автоматизации процессов с помощью AI-driven tools. Платформа обеспечивает сквозную связку бизнес-приложений, оптимизацию рабочих процессов и повышение эффективности компаний по всему миру. В компании ценят открытость, коллаборацию и стремление к инновациям: здесь поощряются эксперименты с новыми моделями и технологиями. Работая в распределённой команде профессионалов, вы сможете посещать профильные конференции, проходить сертификации и участвовать в глобальных исследованиях в области машинного обучения.