разработка планов продвижения и развития линейки продуктов, включая бюджетирование
↑ Вакансия с автоподнятием·МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Также мы запустили новую публичную платформу собственной разработки — MWS Cloud Platform.
Сейчас мы в поисках Product Owner, который станет частью команды MWS Tables и будет ежедневно работать рядом с бизнесом АФК «Система»: разбираться в процессах, находить возможности для улучшений и доводить их до решений, которыми люди пользуются.
MWS Tables — платформа для создания бизнес-приложений и автоматизации процессов. На её базе можно собирать рабочие пространства, формы, дашборды, интерфейсы и автоматизации. Развиваем инструменты no-code и low-code, ИИ-ассистента и возможности для интеграций.
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ
ЧТО НУЖНО ДЛЯ ЭТОЙ РАБОТЫ
ЧТО ПРЕДЛАГАЕМ
А ЕЩЕ:
🔝ВАКАНСИЯ: Product Lead, LLM & AI Services (••••••••)
КОМПАНИЯ: •••••••• - крупнейшая в мире алмазодобывающая компания и единственная, которая объединяет весь производственный цикл от поисков и разведки алмазных месторождений до огранки бриллиантов и продажи ювелирных изделий с ними.
☄️Закажи комплект: РЕЗЮМЕ, адаптированное под машинный поиск (ATS-системы) / СОПРОВОДИТЕЛЬНОЕ ПИСЬМО и правильно оформленный ПРОФИЛЬ hh и LinkedIn
📱 ••••••••
👉••••••••
•••••••• – представляет различные IT-услуги структурным подразделениям и дочерним организациям.
❗️Мы ищем сильного AI-native специалиста, который возьмёт на себя развитие сервисов на базе больших языковых моделей внутри крупной компании: от формирования направления и приоритизации до внедрения решений в реальные процессы и масштабирования их использования.
❗️Это роль для человека, который умеет соединять продуктовый подход, понимание LLM-архитектур, работу с корпоративными ограничениями и способность быстро проверять идеи на практике.
Чем предстоит заниматься
✔️формировать видение и дорожную карту развития LLM-сервисов внутри компании;
✔️управлять backlog’ом: собирать, структурировать и приоритизировать запросы бизнеса и внутренних функций;
✔️прорабатывать и развивать сервисы на базе LLM: RAG, AI-агенты, мультиагентные сценарии, внутренние AI-инструменты для сотрудников;
✔️определять, где LLM действительно нужны, а где нет, и выстраивать осмысленный, а не хаотичный контур применения AI;
✔️выстраивать единый и понятный способ работы LLM с корпоративными данными и системами, чтобы сервисы были связаны между собой и встраивались в существующий ИТ-ландшафт;
✔️определять требования к данным для AI-сервисов: какие данные нужны, в каком качестве, из каких систем, с какими ограничениями доступа и использования;
✔️проектировать prompt-based и agent-based логику: сценарии, роли агентов, orchestration, маршрутизацию, вызов инструментов, правила и ограничения;
✔️быстро собирать demo, PoC и прототипы для проверки гипотез и демонстрации подходов;
✔️обеспечивать переход от PoC к production: доводить решения до состояния, в котором они можно реально внедрять и эксплуатировать;
✔️встраивать AI-сервисы в реальные процессы компании: продумывать сценарии использования, обучение пользователей, работу с сопротивлением, повышение adoption;
✔️взаимодействовать с командами эксплуатации, чтобы решения были не только сделаны, но и реально поддерживались, использовались и развивались;
✔️оценивать эффекты от внедрения AI-сервисов: в деньгах, во времени, в качестве, в скорости процессов, в снижении ручной нагрузки и в других метриках;
✔️согласовывать развитие решений с бизнесом, IT, архитектурой, инфраструктурой, ИБ, юристами и другими функциями;
✔️отстаивать осмысленную продуктовую и архитектурную позицию по развитию AI-сервисов внутри компании.
➡️КОНТАКТЫ:
••••••••
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.