CTO «Интерактивные AI-сервисы»

Задачи: — Определять и реализовывать технологическую стратегию направления совместно с Product Lead и бизнесом — Отвечать за разработку и развитие ключевых продуктов направления: мобильного приложения нового поколения, AI-помощника, платформы персонализированного риск-профиля и интеллектуальных сервисов повышения качества и продолжительности жизни — Формировать AI Native инженерную организацию, обеспечивающую высокую скорость вывода новых продуктов и функций — Внедрять современные практики AI PDLC на всех этапах жизненного цикла AI-продуктов — от идеи и исследований до промышленной эксплуатации — Организовывать эффективный процесс исследований (R&D), быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез — Руководить несколькими автономными инженерными командами (Tiny Teams), обеспечивая их высокую эффективность и ответственность за конечный результат — Развивать практики агентной разработки (Agentic AI), AI Coding и использования AI-инструментов для автоматизации инженерной деятельности — Формировать масштабируемую архитектуру AI-first продуктов, обеспечивающую быстрое внедрение новых моделей, сервисов и пользовательских сценариев — Управлять архитектурой решений, техническим долгом и технологическими рисками — Обеспечивать надежность, масштабируемость, наблюдаемость и безопасность сервисов промышленного уровня — Развивать инженерную культуру, основанную на автоматизации, непрерывном обучении, экспериментах и постоянном улучшении процессов — Формировать технологический roadmap направления и обеспечивать достижение бизнес- и продуктовых целей Требования: — Построения AI Native Engineering Organization — Внедрения AI PDLC как основного процесса разработки — Организации работы автономных Tiny Teams — Создания культуры постоянных экспериментов и быстрого вывода гипотез в продукт — Широкого использования AI для автоматизации инженерной деятельности — Сокращения времени прохождения полного цикла Idea → Prototype → MVP → Production — Формирования инженерной культуры, где скорость обучения и внедрения инноваций становится ключевым конкурентным преимуществом — Опыт руководства несколькими инженерными командами разработки от 2 лет — Опыт создания и развития современных цифровых продуктов с высокой скоростью поставки изменений — Опыт формирования и реализации технологической стратегии продукта — Практический опыт построения архитектуры мобильных и backend-продуктов промышленного уровня — Опыт управления архитектурой, качеством разработки и техническим долгом — Практический опыт внедрения AI PDLC или аналогичных процессов разработки AI-продуктов — Глубокое понимание жизненного цикла AI-продуктов: Data → Prompt → Model → Evaluation → Production → Monitoring → Continuous Improvement — Понимание современных подходов к разработке LLM-приложений, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, Workflow Orchestration и Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Практический опыт применения современных AI-инструментов разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и др.) — Опыт построения процессов R&D, быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез — Опыт организации работы автономных инженерных команд (Tiny Teams) — Опыт разработки мобильных приложений и высоконагруженных backend-сервисов — Понимание принципов построения персонализированных цифровых сервисов и работы с пользовательскими данными — Понимание современных практик DevSecOps, CI/CD, Observability и Platform Engineering — Опыт эффективного взаимодействия с продуктовой командой и бизнесом