Разработчик AI-решений / Инженер по интеграции LLM (удаленная работа)
(вакансия не опубликована)

Вакансия: Разработчик AI-решений / Инженер по интеграции LLM

Описание вакансии

Мы English Nanny, международное агентство по подбору домашнего персонала для самых обеспеченных семей по всему миру. Наши клиенты 80% семей из списка Forbes России, а также представители элиты в других странах. Мы работаем с кандидатами и клиентами, говорящими на самых разных языках и живущих более чем в 50 странах мира.

Наша цель:
Создать первое глобальное AI-агентство, полностью автоматизировав процесс подбора персонала с минимальным участием человека. Это позволит кратно расширить масштаб деятельности, увеличить базу квалифицированных кандидатов, ускорить обработку запросов и поднять качество услуг для клиентов и персонала.

Ищем инициативного и высококвалифицированного специалиста, готового взять на себя основную работу по созданию революционного продукта. В рамках проекта вы будете работать под руководством опытного профессионала финалиста ACM ICPC и бывшего инженера Google, который задает стратегическое направление и помогает решать самые сложные технические задачи.

Обязанности:

• Интеграция моделей LLM (Large Language Models) в IT-инфраструктуру компании.

• Поиск по базе документов с использованием LLM и современных подходов к извлечению информации (например, Retrieval-Augmented Generation).

• Постоянное улучшение качества предоставляемых результатов с использованием лучших практик и современных исследований.

• Поддержка стабильной работы сервисов

• Создание и ведение документации по проекту.

• Разработка API для взаимодействия моделей с CRM-системами, клиентскими интерфейсами и другими продуктами.

• Интеграция разработанных сервисов и чат-ботов в WhatsApp: обеспечение seamless-взаимодействия между мессенджером и внутренними системами компании, включая настройку API, маршрутизацию запросов и поддержку двусторонней связи

Требования:

Технические навыки:

• Глубокое знание Python и опыт работы с библиотеками для машинного обучения (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).

• Хорошее знание математики (линейная алгебра, статистика, теория вероятностей).

• Знание алгоритмов и структур данных.

• Понимания как работают поисковые системы.

• Практический опыт в машинном обучении, включая как современные подходы (глубокое обучение, трансформеры), так и классические методы (Gradient Boosting Trees, SVM, Random Forest и другие).

• Знание концепций/опыт применения RAG и GraphRAG будет плюсом.

• Навыки работы с Unix-подобными системами на уровне администрирования.

• Владение технологиями контейнеризации (Docker)

• Знание C++ будет плюсом

• Дополнительные качества:

• Интерес к текущим исследованиям в области AI и их практическому применению.

• Умение работать автономно, брать ответственность за реализацию задач.

• Навыки командного взаимодействия, включая обмен знаниями с коллегами.

• Хороший уровень английского и умение читать научные статьи по ML

• Готовность работать в плотной связке с руководителем, перенимая опыт и подходы к решению сложных задач.

Условия:

• Зарплата: 500 000 1 000 000 руб. + % от доли в международной компании

• График: Полная занятость (совмещение исключено)

• Место работы: Удаленно

• Высокий доход: фиксированная часть + % от доли в компании.

• Работа под руководством опытного наставника, финалиста ACM ICPC и бывшего инженера Google, который задает стратегическое направление проекта.

• Относительная свобода действий в реализации основной части проекта.

• Инновационный и амбициозный проект, который изменит индустрию.

• Интересные задачи

• Удаленная работа

• Что вы получите:

• Возможность стать ключевым исполнителем проекта, который перевернет рынок.

• Доступ к опыту и поддержке высококвалифицированного наставника.

• Присоединяйтесь к нам и станьте частью команды, создающей будущее подбора персонала уже сегодня!

• Ваше мнение для нас будет важно

• Мы уже являемся лидерами в этой индустрии, которая пока остается технически отсталой. С вашей помощью мы сможем совершить прорыв, превратив её в высокотехнологичную область и сделав наш подход недосягаемым для конкурентов.