Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер70/100

Tech Lead ML агентного поиска

Опубликовано: 25 сентября 2026
leadonsiteAI EngineeringfulltimeМоскваrumachine learningartificial intelligencemlпоискllmархитектураметрикиэксперименты
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
YADROМоскваremotefulltimelead78

AI Solutions Architect (LLM)

Проектирование и прототипирование Data Science компонент и архитектуры AI/LLM решений в Дивизионе ИИ YADRO. Техническое лидерство DS-командой, внедрение SOTA подходов ML/DL и вывод моделей в коммерческие продукты.

pythonllmmachine learningdeep learningdata sciencebig data+6
3 ноября 2026
HeadHunterМоскваhybridfulltimelead80

ML/AI Tech Lead

Техлид AI/ML, который строит внутреннюю self-service платформу (AI Workspace) для создания и эксплуатации корпоративных AI-агентов и одновременно ведёт крупные кросс-функциональные AI-инициативы от прототипа до production. Роль предполагает техническое лидерство, проектирование архитектуры LLM/агентных решений, пайплайнов оценки и мониторинга, а также развитие AI-экспертизы внутри компании.

pythonllmraglangchainlanggraphmcp+6
28 октября 2026
ГЕТ ЭКСПЕРТС РЕКРУТМЕНТМоскваhybridfulltimelead74

Руководитель внедрения технологий ИИ в продуктовую разработку

Роль руководителя программы внедрения LLM и AI-инструментов в продуктовую разработку: поиск точек максимального эффекта в SDLC, запуск работающих решений (агентные процессы, RAG, среда разработки), обучение команд и подтверждение результата метриками. Требуется опыт техлида/engineering manager/архитектора, практика с LLM и coding agents, понимание архитектуры корпоративных приложений и CI/CD.

llmragai-агентыcoding agentsci/cdsdlc+6
27 октября 2026
СберМаркетингМоскваonsitefulltimelead72

Руководитель AI-платформы

Руководство развитием корпоративной AI-платформы: формирование roadmap, технологической стратегии и self-service портала для команд, проектирование решений на базе LLM, RAG и агентных архитектур, обеспечение безопасности и управление релизным циклом и бюджетом направления. Требуется опыт руководства ML/платформенной командой от 3 лет и знание архитектур AI-платформ.

mlllmraggraphragагентные системыгенеративный ии+6
5 октября 2026