Технический pre-sale менеджер (LLM Platform, ГОСТ)
Описание
Мы запустили новый продукт - LLM-платформу для наших клиентов из госсектора и enterprise-сегмента и развиваем его.Сейчас мы усиливаем продуктовую команду и ищем Пресейл-менеджера, который станет связующим звеном между заказчиком и проектной командой. КАКИЕ ЗАДАЧИ НЕОБХОДИМО РЕШАТЬ: Вести технические пресейлы у госзаказчиков, выстраивать взаимодействие с заказчиком и стейкхолдерами Выявлять бизнес-цели, боли, явные и скрытые требования, уточнять технические ограничения, ИТ-ландшафт и критерии успеха Формализовать потребности заказчика, согласовывать функциональные требования и документацию, которую готовят аналитики и технические писатели Подбирать продукты платформы под потребность заказчика с учетом функциональности, сроков и доступных ресурсов Оценивать техническую реализуемость, риски, допущения и ограничения Проводить технические демонстрации платформы для заказчиков Декомпозировать требования в задачи, ставить их команде проекта и контролировать сроки Согласовывать загрузку специалистов с ресурсными подразделениями Вести регулярную отчетность по статусу проектов Вести базу пресейл-материалов: типовые архитектуры, кейсы, расчеты, FAQ НАШИ ОЖИДАНИЯ: Высшее техническое образование: ИТ, математика, инженерия или смежная область Опыт технического пресейла или руководства проектами сложных ИТ-систем, желательно аналитических платформ, data/AI-платформ или корпоративных сервисов Опыт работы с госзаказчиками и крупным enterprise Понимание архитектуры современных платформ: backend, frontend, базы данных, API, интеграции, сервисная архитектура Опыт работы с данными: моделирование, ETL/ELT, качество данных, аналитическая отчетность Умение формализовать требования, декомпозировать их в задачи и контролировать выполнение Умение наглядно и убедительно демонстрировать технический продукт заказчику Опыт управления рисками и изменениями в проекте Навыки взаимодействия со стейкхолдерами: бизнес, аналитики, разработчики, ИБ, инфраструктура, заказчик Понимание принципов ИБ, разграничения доступа и работы с чувствительными данными Понимание структуры и содержания ТЗ, функциональных требований, критериев приемки БУДЕТ ПЛЮСОМ: Понимание AI/ML-стека: LLM, RAG, прикладные ML-модели