Эксперт по автоматизации процессов и анализа данных

• Define and deliver the strategic roadmap, outcomes, and metrics for post-order platform capabilities in close partnership with Engineering, Finance, and Operations.
• Build flexible, scalable backend capabilities, APIs, and shared workflows for bookings, amendments, financial operations, and customer contact handling.
• Improve data accuracy and availability across order, booking, margin, and cost data to create reliable foundations for all internal and external consumers.
• Drive operational efficiency by using data, AI, and smart automation to reduce routine manual work and simplify post-order exception handling.
• Work closely with Engineering on technical strategy, including service boundaries, event/data models, observability, and migration from legacy systems.
• Use data-led decision-making to define success measures such as resolution time, cost to serve, API adoption, and reconciliation accuracy.
  
  

• Proven record of platform product leadership owning technical, API-heavy, data-rich, or operational platform products used by multiple teams.
• Strong systems thinking ability to model complex end-to-end workflows and translate business needs into extensible product capabilities.
• Technical fluency across APIs, service orchestration, data models, integration contracts, and system reliability to partner closely with engineering.
• Operational and customer empathy with a track record of designing smart automation that improves both user experience and cost-to-serve.
• Data and financial judgment with strong experience defining metrics, evaluating performance, and making confident trade-offs under operational constraints.
• Strategic execution and influential communication skills to build cross-functional alignment, write clear decision narratives, and navigate ambiguity.
  
  

• Talent acquisition screening - 30 minutes
• First stage with the hiring manager - 45 minutes
• Final stage with key stakeholders, including a platform case to present - 1 hour
• Behavioural and culture conversation with VP of Product - 45 minutes
  
  

• Company pension contributions at 5%
• Individualised training budget for you to learn on the job and level yourself up
• Discounted holidays for you, your family and friends
• 25 days of holidays per annum (plus 8 public holidays) increases by 1 day for every second year of service, up to a maximum 30 days per annum
• Ability to buy and sell annual leave
• Access to our electric vehicle salary sacrifice scheme
• Cycle to work scheme, season ticket loan and eye care vouchers
  
  

Привет! )

Мы, WMT Group - аккредитованная IT-компания, занимаемся как разработкой собственных продуктов на стыке ML и AI, которые делают мир лучше, так и реализуем проекты разработки в крупных компаниях финтеха в формате outsource. У нас колоссальный опыт в разработке продуктов различной сложности, но при этом, мы не только создаем код - мы работаем с людьми.
Наша уникальность в том, что мы не просто IT-компания, мы пространство, в котором тебе всегда будет чем заняться, чему научиться, с кем пообщаться, получить помощь и поддержку в любой ситуации. Живем по принципам Икигай и в первую очередь заботимся о наших сотрудниках, стараясь привносить гармонию и стабильность в их жизнь через реализацию их потребностей.

Сейчас в один из наших проектов мы ищем тебя - Руководителя в области искусственного интеллекта

Требования:

-Разговорный английский не ниже В1

- Опыт в программировании 10 лет
- Опыт в области искусственного интеллекта 5 лет
- Серверная часть: C#, .NET, архитектура микросервисов
- Облако и DevOps: Azure, AKS (Kubernetes), Azure DevOps CI/CD, Инфраструктура в виде кода.
- Опыт создания и развертывания автономных моделей (не-SaaS / изолированных от клиента экземпляров AI)
- Большой опыт работы с конвейерами RAG (генерация с расширенным поиском), созданием встраиваемых объектов и управлением индексами
- Опыт в моделях классификации, тонкой настройке и автоматизации жизненного цикла AI
- Практический опыт работы с MLflow, управлением версиями моделей и конвейерами обучения
- Знакомство с векторными базами данных, прием документов и предварительная обработка неструктурированных данных
- Опыт интеграции моделей искусственного интеллекта с микросервисами и API-интерфейсами в производственных средах
- Глубокое понимание принципов безопасности приложений, защиты данных и безопасного проектирования ИИ
- Опыт внедрения систем доступа на основе ролей, изоляции данных и соответствия требованиям (например, NIST, ISO, GD)