AI Product Lead
Bomi EdTech Group шукає AI Product Lead, який очолить AI-напрям: від стратегії та пошуку продуктових можливостей до запуску AI-функцій і масштабування. Потрібен реальний досвід запуску AI-продуктів, розуміння LLM/RAG/evaluation, hands-on підхід і лідерство для формування міжфункціональної команди. Пропонують прямий вплив на бізнес і роботу з CEO, віддалений формат і гнучкість.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 45 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет.
Что предстоит делать
<p><strong>Мы ищем человека, который поможет AI изменить то, как обучаются сотни тысяч людей.</strong></p><p>Bomi EdTech Group — международная EdTech-компания, которая создаёт и масштабирует образовательные продукты. Наш flagship-продукт ZNOHUB уже помог более <strong>200 000 учеников</strong> подготовиться к вступительным экзаменам. У нас есть масштаб, аудитория, технологическая экспертиза и амбиция развивать образовательные продукты нового поколения.</p><p>Сейчас мы хотим выйти за пределы классического онлайн-обучения: создавать AI-решения, которые понимают уровень знаний ученика, адаптируются к потребностям, помогают преодолевать пробелы и достигать лучших результатов.</p><p>Ищем <strong>AI Product Lead</strong>, который/-а возглавит это направление: от поиска продуктовых возможностей и формирования стратегии до создания команды, запуска AI-функций и масштабирования успешных решений.</p><blockquote><p><strong>Ты будешь работать напрямую с CEO Bomi EdTech Group и иметь возможность формировать AI-направление не только для ZNOHUB, но и для других продуктов и рынков группы.</strong></p></blockquote> <h3>Это возможность не просто работать с AI, а определять, каким будет EdTech следующего поколения</h3><ul><li><strong>Большая аудитория и реальное влияние.</strong> Твои решения могут менять опыт обучения сотен тысяч учеников, а не оставаться экспериментами внутри команды.</li><li><strong>Пространство для создания.</strong> Есть возможность не только интегрировать готовые AI-инструменты, но и строить собственные продуктовые решения на основе LLM, персонализации и адаптивного обучения.</li><li><strong>Влияние на стратегию бизнеса.</strong> Ты сам/-а будешь определять, где AI может создать наибольшую ценность, какие решения стоит развивать и куда инвестировать ресурсы.</li><li><strong>Собственная команда.</strong> Возглавишь кросс-функциональную AI-команду из <nobr>LLM-инженеров,</nobr> разработчиков, дата-инженера, психометрика и сети методистов.</li><li><strong>Международный масштаб.</strong> Начнёшь с ZNOHUB, а дальше сможешь развивать AI-продукты для других образовательных направлений, рынков и бизнесов группы.</li></ul><h3>Что ты будешь строить и на что влиять</h3><p><strong>1. AI, который понимает ученика.</strong> Будешь исследовать, как AI может определять пробелы в знаниях, понимать ошибки, подбирать следующие задания и адаптировать обучение под конкретного человека.</p><p><strong>2. Персонализированный учебный опыт.</strong> Будешь развивать адаптивное обучение, AI-объяснения, проверку ответов, рекомендации и другие механики, которые помогают ученику не просто проходить материал, а лучше его усваивать.</p><p><strong>3. AI-продукты, которые меняют поведение.</strong> Будешь искать способы через персонализацию, обратную связь и поведенческий дизайн повышать регулярность обучения, вовлечённость и удержание. </p><p><strong>4. Полный цикл:</strong> исследование → гипотеза → прототип → проверка качества → эксперимент → масштабирование. Важно не просто запустить AI-функцию, а доказать её ценность для пользователя и бизнеса.</p><p><strong>5. Новые продуктовые возможности.</strong> Будешь исследовать, какие AI-решения могут стать основой отдельных продуктов или открыть для группы новые рынки и аудитории.</p><h3>Какие вызовы тебя ждут</h3><ul><li>Найти самые ценные точки применения AI в текущих продуктах и отличить реальные возможности от технологий ради технологий.</li><li>Построить AI-продуктовую стратегию: определить приоритеты, направления инвестиций и последовательность запусков.</li><li>Превращать сложные технические возможности LLM в простые и полезные сценарии для учеников.</li><li>Обеспечить качество AI-решений: точность ответов, стабильность, скорость, стоимость использования и доверие пользователей.</li><li>Объединить AI, психометрику, методологию и поведенческие механики в единый адаптивный учебный опыт.</li><li>Собрать и развивать сильную команду, способную быстро проходить путь от исследования до масштабирования.</li><li>Доказывать эффективность решений через эксперименты и измеримое влияние на учебные и бизнес-результаты.</li></ul><h3>Что поможет тебе достичь этого</h3><ul><li><strong>Реальный опыт запуска AI-продуктов.</strong> Ты уже запускал/-ла AI-функции или отдельный AI-продукт, которыми пользуются реальные люди и которые повлияли на продуктовые метрики. Это must-have.</li><li><strong>Техническая глубина.</strong> Понимаешь принципы работы LLM, RAG, генерации, автоматической проверки ответов, AI-evaluation и компромиссы между качеством, скоростью и стоимостью.</li><li><strong>Hands-on подход.</strong> Можешь самостоятельно собрать прототип, проверить техническую гипотезу и быстро продемонстрировать, как может работать будущий продукт.</li><li><strong>Product & Data thinking.</strong> Умеешь работать с продуктовыми метриками, формировать гипотезы, проводить эксперименты и оценивать реальный эффект.</li><li><strong>Понимание персонализации.</strong> Знаешь, как работают адаптивное обучение, подбор заданий и механики мотивации.</li><li><strong>Лидерство.</strong> Имеешь опыт формирования или развития команды, умеешь задавать направление, приоритизировать и объединять технических и нетехнических специалистов вокруг общей цели.</li><li><strong>Автономность и ownership.</strong> Не ждёшь готовых инструкций — сам/-а находишь возможности, принимаешь решения и отвечаешь за результат.</li></ul><p><strong>Будет большим преимуществом:</strong> опыт в EdTech, adaptive learning или персонализированных образовательных продуктах; техническое образование (Computer Science, математика, статистика); английский от B1+, оптимально B2+.</p><h3>Условия в Bomi EdTech Group 💙</h3><ul><li><strong>Прямое влияние на бизнес:</strong> будешь работать с CEO и участвовать в формировании стратегии AI-направления.</li><li><strong>Свобода и ответственность:</strong> минимум лишней бюрократии, короткий путь от идеи до решения и реализации.</li><li><strong>Сильное окружение:</strong> команда, которая не боится сложных задач, экспериментов и высокой планки качества.</li><li><strong>AI-first культура:</strong> используем современные технологии, автоматизацию и инструменты, которые помогают работать эффективнее.</li><li><strong>Гибкость и доверие:</strong> удалённый формат, гибкая организация работы и оценка по результату, а не по часам онлайн.</li><li><strong>Возможность масштабирования:</strong> от AI-решений для украинского EdTech до продуктов на международных рынках.</li></ul><h3>Готов/-а создавать новую модель обучения?</h3><p>Отправляй резюме — хотим познакомиться с человеком, который видит в AI не тренд, а возможность переосмыслить целую индустрию🚀</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/bomi/vacancies/378462/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийВедущий AI инженер
Нужен ведущий AI-инженер, который возглавит команду разработки и будет создавать сложные GenAI-системы на базе LLM, RAG и агентов. В задачи входит принятие архитектурных решений, техническое лидерство и постоянное улучшение процессов. Работа полностью удалённая из Германии.
Старший Oracle Data Engineer
~2 269 350 ₸ оценка по стеку, все рынки
Немецкий IT-подрядчик ищет старшего инженера данных для проектов цифровизации госсектора. Нужно разрабатывать и развивать решения на Oracle, SQL и PL/SQL, интегрировать данные через ODI, координировать команду разработчиков и общаться с заказчиком. Требуются очень хороший немецкий (C1), опыт с Oracle и Git, а также гибкий график с удалёнкой, бюджет на обучение и технику.
Старший AI инженер
Актуальность уточняется
~1 702 013 – 3 177 090 ₸ оценка
Ищем опытного AI-инженера, который будет проектировать и запускать в продакшн генеративные AI-решения на Python: интеграции с LLM, RAG-пайплайны, AI-агентов и бэкенд-сервисы. Нужен сильный опыт в Python-бэкенде, работа с LLM API, векторными базами и оркестрацией вроде LangChain. Плюсом будет TypeScript, Next.js, React и облачные сервисы Azure.
Data Engineer
~2 269 350 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен Data Engineer для построения и развития центральной data-платформы на Databricks с нуля: проектирование Lakehouse-архитектуры, ETL/ELT-пайплайнов, контроль качества данных, мониторинг и подготовка данных для AI/ML. Требуется несколько лет опыта в Data Engineering, уверенное знание Databricks, SQL, облачных IaC (Azure/AWS) и английский на уровне C1. Предлагают гибкую удалёнку по Германии, работу в международной среде, обучение, пенсионную программу и возможность workation до 4 недель.
Старший AI инженер
~2 269 350 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен старший инженер для проектирования и разработки агентных AI-воркфлоу и AI-продуктов для корпоративных клиентов в сфере высшего образования. Требуется 5+ лет в разработке ПО, уверенное владение Java/Spring Boot, JavaScript/React, TypeScript, Python и AWS, а также практический опыт создания AI-агентов и LLM-приложений. Предлагают конкурентную компенсацию в USD, менторство, гибкий график и работу над проектами Fortune 500.
Solution Architect / AI Architect
~2 269 350 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен архитектор для создания корпоративной AI-платформы с классическим ML и GenAI-решениями (LLM, агенты, RAG) для крупного заказчика в закрытом enterprise-контуре. Требуется 7+ лет в IT-разработке, из них 3+ года архитектором и 1+ год практики с GenAI, плюс опыт пресейлов и учёта требований ИБ. Предлагают официальное оформление, гибридный формат (Москва/СПб), ДМС, бюджет на обучение и корпоративные активности.