Head of Quantitative Platform

Крупная химическая компанию ищет Технического директора.

Ключевые задачи:

1. Общие:
- Трансформация технической функции предприятия, внедрение современных подходов в области управления и развития технологий на всех производственных переделах.
- Развитие системы качества готовой продукции через повышение стабильности работы производства.
- Фокус на повышении эффективности ключевых переделов, позволяющих выпускать продукцию с высокой добавленной стоимостью на последующих переделах, а также на снижении себестоимости производства в целом.

2. В области контроля качества:
- Организация контроля качества входного сырья, промежуточной и готовой продукции.
- Развитие методов анализа сырья, полупродуктов и продукции, повышение их эффективности и точности.
- Актуализация и разработка внутризаводских стандартов в области контроля качества и методик испытаний.
- Управление рекламационной работой и отбраковкой.

3. В области повышения эффективности технологии:
- Оптимизация технологических процессов на первых переделах для снижения расхода сырья.
- Снижение себестоимости промежуточной и готовой химической продукции без потери качества.
- Внедрение цифровых инструментов для прогнозирования расхода сырья, оптимизации работы оборудования на разных этапах технологического процесса.
- Работа совместно с R&D для повышения эффективности существующего технологического процесса и внедрения инноваций.

4. Кросс-функциональные:
- Обеспечение выполнения плана производства по маркам продукции и ассортименту.
- Участие в расследовании инцидентов на оборудовании, брака и претензий от клиентов.
- Разработка и утверждение технологических карт и регламентов.

Чем предстоит заниматься:

• Формирование технологической стратегии корпоративного бизнеса на 1–3 года в соответствии с целями Банка и группы
• Развитие целевой архитектуры и core-платформы «ОТП Бизнес», управление технологическим стеком и архитектурными решениями
• Ответственность за скорость, качество и предсказуемость разработки и поставки (Time to Market), внедрение единого SDLC и управление метриками DORA
• Защита технической квоты 20–30% ёмкости команд
• Обеспечение доступности и стабильности критичных систем, управление инцидентами, SLO/SLA, DR/BCP и технологическими рисками
• Развитие API и платформенных сервисов для SME, координация взаимодействия между Corp и SME, организация передачи систем и команд
• Формирование стратегии модернизации legacy, импортозамещения и снижения зависимости от вендоров
• Обеспечение информационной безопасности и соответствия требованиям законодательства и стандартам Банка, развитие DevSecOps
• Трансформация операционной модели по Agile 2.0: формирование Value Area, кросс-функциональных Feature Teams, развитие технического лидерства и процессов взаимодействия команд

Что мы ждём:

• Опыт end-to-end ответственности за ИТ-продукты уровня enterprise: от стратегии и архитектуры до стабильности в проде
• Опыт в банке / финтехе с системами для юридических лиц: ДБО ЮЛ (web), платежи и расчёты, трансграничные операции (SWIFT / СПФС), валютный контроль, CRM B2B
• Опыт модернизации legacy-систем и вывода систем без поддержки вендора (strangler fig, поэтапное замещение)
• Управление через лидеров: делегирование без потери контроля результата, постановка целей и оценка руководителей
• Управление по данным: DORA-метрики, SLO / error budget, продуктовые метрики; принятие решений на основе фактов
• Архитектурный кругозор enterprise-уровня: микросервисы / композитная архитектура, event-driven интеграция, API-first и управление контрактами, авторизация и управление доступом (IAM/SSO), управление клиентскими данными
• Современный SDLC: CI/CD, DevSecOps, Quality Gates, IaC, observability
• Понимание регуляторных требований к банковским системам РФ (ФЗ-152, ФЗ-115, ФЗ-173, 683-П, ГОСТ Р 57580, PCI DSS) и практики импортозамещения
• Опыт работы в продуктовых операционных моделях (Value Area / трайбы / Feature Teams, LeSS, SAFe), матричных структурах и с центрами компетенций
• Опыт планирования и защиты ИТ-бюджета (CAPEX / OPEX), управления вендорами и подрядчиками
• Умение вести переговоры с бизнес-стейкхолдерами уровня правления и с техническими командами; партнёрская позиция, открытая коммуникация проблем наверх
• Навыки презентаций и публичных выступлений
• Применение AI-инструментов в собственной работе и в инженерных процессах

Задачи:

• Функциональные обязанности
  1. Управление командой
• Формирование и развитие команды инженеров-разработчиков ИИ.
• Распределение ролей и зон ответственности внутри команды.
• Постановка задач, декомпозиция, планирование и контроль исполнения.
• Регулярное управление загрузкой и мощностью команды.
• Развитие инженерных компетенций сотрудников.
• Участие в подборе и адаптации новых сотрудников.
• Проведение технических разборов и code review для критичных решений.
• 2. Run - эксплуатация AI Core и действующих сервисов
• Ответственность за техническую стабильность AI Core и работающих AI-сервисов.
• Организация мониторинга, логирования и обработки инцидентов.
• Формирование правил поддержки и эксплуатации.
• Контроль технического долга.
• Контроль обновлений, релизов и изменений в промышленной среде.
• Организация управления доступами, ключами, конфигурациями и интеграциями.
• Контроль потребления инфраструктуры и внешних AI-сервисов.
• 3. Change - разработка и развитие
• Перевод продуктовых и бизнес-задач в технический backlog команды.
• Техническая декомпозиция новых AI-инициатив.
• Определение архитектурного подхода к реализации.
• Планирование разработки и выпусков.
• Контроль качества реализации.
• Организация прототипирования и технической проверки гипотез.
• Принятие решения о переходе от прототипа к промышленной разработке.
• 4. Архитектура и техническое качество
• Формирование и поддержание целевой архитектуры AI Core.
• Контроль архитектурной целостности решений команды.
• Определение стандартов разработки и интеграции.
• Выбор моделей, фреймворков, инфраструктурных компонентов и подходов.
• Контроль безопасности AI-решений совместно с ИБ.
• Контроль производительности, надежности и масштабируемости решений.

Требования:

• Обязательно:
• Опыт управления командой разработки или инженерной командой.
• Сильный технический бэкграунд в backend / platform / AI-разработке, достаточный для принятия архитектурных решений и технического контроля команды.
• Практический опыт разработки и внедрения решений на базе LLM, RAG, AI-агентов или смежных AI-технологий.
• Понимание полного жизненного цикла AI-сервиса: идея, прототип, разработка, тестирование, промышленный запуск, эксплуатация, развитие.
• Умение управлять ограниченной мощностью команды: приоритизация, планирование, распределение ресурсов между эксплуатацией, развитием и техническим долгом.
• Опыт декомпозиции задач, оценки сроков, контроля исполнения и управления зависимостями.
• Умение выстраивать инженерные процессы: разработка, code review, тестирование, CI/CD, релизы, мониторинг, инциденты, документация.
• Понимание архитектуры корпоративных AI-решений: LLM Gateway, модели, API, RAG, поисковые системы, базы данных, интеграции, observability.
• Будет преимуществом:
• опыт создания или развития внутренней AI-платформы;
• опыт On-Prem-развертываний;
• опыт эксплуатации локальных LLM;
• опыт работы с Kubernetes, Docker, PostgreSQL, vector DB, OpenSearch / Elasticsearch;
• опыт построения LLM Gateway;
• опыт observability и оценки качества LLM-систем;
• опыт построения платформенных компонентов, повторно используемых несколькими продуктами;

Условия:

• Помощь в адаптации для быстрого погружения в работу;
• ДМС (включая ежегодное комплексное мед. обследование, стоматологию, телемедицину, психологическую поддержку в онлайн-формате) после испытательного срока;
• Страхование от несчастного случая и страхование при выезде за рубеж;
• Постоянное развитие - доступ к онлайн библиотеке, курсы, тренинги
• Частичная компенсация затрат на занятия спортом;
• Сообщество единомышленников по увлечениям и интересам – книги, спорт, фильмы и различные хобби;
• Имеем аккредитацию в Минцифры;