Директор по AI / Chief AI Officer (удаленная работа)
(вакансия не опубликована)

Вакансия: Директор по AI / Chief AI Officer

Описание вакансии

Мы в поиске того, кто сможет построить AI-first operating model, при которой AI и LLM являются обязательным слоем:

принятия управленческих решений,

аналитики,

работы с ИТ и данными.

Все ключевые решения менеджмента (риски, продукты, капитал, бюджеты, стратегия) проходят AI-оценку и сценарное тестирование.

Роль отвечает не за модели, а за качество управленческих решений и устойчивость бизнеса.

Ключевой принцип:

LLM это не инструмент и не проект.

LLM это интерфейс к компании и второй контур управления.

Обязанности:

1. AI как слой принятия решений (Decision Intelligence)

Проектирование и внедрение AI Decision Framework:

стратегические инициативы,

запуск и закрытие продуктов,

изменения risk appetite,

аллокация капитала,

бюджеты и headcount.

Формализация принципа: No material decision without AI review.

Подготовка AI-меморандумов для CEO, ExCo и Board:

сценарии,

downside-риски,

выявление ошибочных предпосылок.

2. Риски, капитал и устойчивость

Построение целостной AI-модели кредитного бизнеса:

риск доходность капитал ликвидность.

Scenario & stress testing:

по портфелям,

по географиям,

по регуляторным и макро-шокам.

AI-challenge ключевых риск-решений:

лимиты,

скоринг,

pricing,

collection стратегии.

Участие в risk governance как независимый AI-контур.

3. IT: AI-first архитектура

Формирование AI-first IT architecture совместно с CTO:

данные,

API,

event streams,

feature stores,

доступ LLM к системам.

Проектирование LLM Gateway:

единая точка доступа к моделям,

контроль cost, latency, security,

логирование и аудит outputs.

Стандарт: любая новая система должна быть AI-readable.

4. Аналитика: от BI к AI-native analytics

Трансформация аналитики:

от SQL и дашбордов,

к LLM-driven аналитике.

LLM как интерфейс к данным:

natural language данные,

on-the-fly сценарии,

объяснение драйверов.

Внедрение vibe-coding для аналитиков:

LLM-генерируемый SQL и Python,

быстрые симуляции вместо отчётов.

Создание AI Analytics Layer (LLM + RAG поверх данных).

Стандарты качества, explainability и воспроизводимости.

5. LLM как операционная система

LLM как интерфейс:

к P&L,

к рискам,

к портфелю,

к продуктовой экономике.

Замкнутый контур:

Данные LLM Решение Outcome обратная связь в модель.

Требования:

10+ лет опыта на стыке fintech / banking / lending, AI, управленческих решений,

понимание кредитных портфелей, риск-метрик, P&L, капитала и ликвидности,

опыт работы с CEO и Board.

Мы предлагаем:

• Гибкий формат работы: удаленно или офис в Москве/Малайзии/Сербии.
• Участие в развитии международной финтех-группы.
• Прямое взаимодействие с CEO.