CTO «Интерактивные AI-сервисы»

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• CI/CD
• DAU / MAU
• DevSecOps
• Дисциплина
• GitHub

О компании и продукте

• СберЗдоровье Размер 1001+ СберЗдоровье — крупнейшая в России Digital Health-платформа, объединяющая различные сервисы цифровой медицины.
• Технологии/инструменты CI/CD MVP CI GitHub LLM Product Discovery AI Artificial Intelligence Roadmap RAG Что будет ключевой миссией CTO. Мы ищем не просто руководителя разработки, а технологического лидера, который построит инженерную организацию нового поколения. От будущего CTO мы ожидаем. Построения AI Native Engineering Organization

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
• 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

Требования

• 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
• Будет преимуществом
• Опыт создания AI-first продуктов на базе современных LLM
• Опыт построения агентных платформ или мультиагентных систем
• Опыт внедрения AI Native Engineering в инженерной организации
• Опыт организации процессов AI Quality Engineering, Continuous Evaluation и AI Observability
• Опыт создания персонализированных рекомендательных систем
• Опыт разработки AI Copilot, AI Assistant или AI Agent продуктов
• Опыт работы в MedTech, HealthTech, Digital Health или Wellness
• Опыт создания мобильных consumer-продуктов с высокой ежедневной активностью пользователей (DAU/MAU)
• Понимание современных подходов Product Discovery, Experiment Driven Development и Lean Startup

Условия

• Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк)
• Забота о здоровье: Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами)
• Условия ипотечного кредитования от Сбербанка
• Развитие: Индивидуальный план развития каждому, он поможет тебе всегда видеть вектор своего пути
• Обучение: Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ на рынке
• Стабильность и комфорт: Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника
• Спорт: Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.