Manager AI/ML

Роботодавець · Genesys

ІТ-керівникКерівник з досліджень і розробокРозробник програмного забезпеченняГнучкийПовна

Будапешт

Ми шукаємо керівника команди AI Engineers та Data Scientists, які створюють, розгортають та експлуатують рішення на базі машинного обучения та генеративного ШІ для досягнення бізнес-цілей. Ви поєднаєте глибоку експертизу в галузі ШІ з доведеними управлінськими навичками для реалізації стратегічних ініціатив, розвитку команди та забезпечення ефективного й відповідального впровадження рішень.

Завдання

  • Керівництво невеликою або середньою командою AI Engineers, Data Scientists та розробників; планування ресурсів відповідно до дедлайнів; найм, оцінка ефективності, коучинг та кар'єрний розвиток співробітників
  • Супровід дослідницьких команд, які створюють, тренують і розгортають власні моделі, а також команд, що впроваджують рішення на основі LLM і LAM
  • Робота над надзвичайно складними завданнями, що вимагають сильних технічних та кількісних навичок
  • Презентація результатів вищому керівництву, пояснення складних концепцій AI та Data Science і компромісів як технічній, так і нетехнічній аудиторії

Умови та пільги

Безперервне навчання та розвитокБезперервне навчання в управлінні та новітніх технологіях ШІ з чіткими кар'єрними перспективами до старших керівних посад.Можливість віддаленої роботиПропонуємо можливість віддаленої роботи та культуру з пріоритетом гнучкості.Добробут та час на відновленняСеред переваг — оплачуваний час для волонтерства, вільні п'ятниці в серпні, ресурси для підтримки благополуччя та програми, адаптовані під регіон.

Вимоги

  • Ступінь бакалавра або магістра з комп'ютерних наук, машинного навчання, Data Science, інженерії або суміжних галузей (або еквівалентний досвід), від 8-10 років відповідного досвіду, включаючи доведене керівництво командами AI/ML або Data Science
  • Підтверджений досвід керівництва дослідницькими командами, які створювали, тренували та впроваджували власні моделі у виробництво
  • Безпосередній досвід керівництва командами, які створювали та впроваджували рішення на базі LLM та/або LAM
  • Міцна база в машинного навчання та статистичних методах, розробці й оцінці моделей, а також практичний досвід MLOps із впевненим володінням Python та відповідними фреймворками (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face)
  • Здатність проєктувати масштабовані, надійні платформи ШІ та даних на AWS

Опубліковано 20 жовт. 2026 р. · Оновлено 14 днів тому · 0 переглядів