Product Lead, LLM & AI Services

Задачи: — 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.