Вакансия: Инженер по внедрению ИИ (AI Engineer / LLM Developer)
Описание вакансии
Функциональные обязанности:
Анализировать существующие бизнес-процессы (отдел продаж, поддержка, документооборот, аналитика) на предмет автоматизации с помощью ИИ.
Разрабатывать, внедрять и поддерживать приложения на базе больших языковых моделей (LLM) и машинного обучения (ML).
Создавать интеллектуальных чат-ботов, ассистентов и агентов для автоматизации коммуникаций и работы с данными.
Разрабатывать и внедрять RAG (Retrieval-Augmented Generation) системы для работы с нашей внутренней базой знаний (документы, базы данных, мануалы).
Интегрировать ИИ-решения в нашу существующую IT-инфраструктуру (API, базы данных, корпоративные чаты и т.д.).
Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками и нетехническими командами для выявления потребностей и демонстрации результатов.
Основные требования:
Опыт коммерческой разработки на Python или Node.js
Глубокое понимание экосистемы современных LLM (OpenAI GPT, Anthropic Claude, OpenSource модели like LLaMA/Mistral) и их сильных и слабых сторон (контекстное окно, стоимость, задержка, склонность к галлюцинациям).
Продвинутый опыт работы с фреймворком LangChain (или аналогичным: LlamaIndex, Haystack) для создания сложных цепочек (Chains) и агентов (Agents). У нас LangChain.
Уверенное владение SQL и опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL и т.д.).
Опыт работы с векторными базами данных (Vector Databases) для RAG: Chroma, Weaviate, Pinecone, Qdrant или Milvus.
Понимание принципов разработки и работы с API (REST, GraphQL).
Умение работать с системами контроля версий (Git).
Дополнительные требования:
Опыт развертывания и управления ML-пайплайнами (MLOps): Docker, Kubernetes, опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure).
Базовые знания классического Machine Learning (scikit-learn) и библиотек для работы с данными (pandas, numpy).
Понимание принципов разработки промптов (Prompt Engineering) и их оптимизации.
Опыт работы с инструментами оркестрации (Airflow, Prefect).
Знание основ компьютерного зрения (OpenCV) или обработки естественного языка (NLP) будет большим плюсом.
Бизнес-ориентированность: умение говорить на языке бизнеса и видеть за технической задачей коммерческий результат.
Проактивность: способность самостоятельно находить точки роста и предлагать решения.
Сильные аналитические навыки: умение работать с данными, верифицировать результаты работы моделей.
Коммуникабельность: способность понятно объяснять сложные концепции команде и заказчикам.
Мы предлагаем успешным кандидатам:
Корпоративную культуру, построенную на уважении и доверии.
Получение опыта в уникальной фармацевтической компании.
Работу в команде высококвалифицированных и ответственных профессионалов, работающих над продвижением инновационных и воспроизведенных лекарственных средств (группа "Антибиотики").
Достойную заработную плату (мы готовы обсуждать уровень дохода).
Полугодовые бонусы (выполнение плана продаж и KPI).
ДМС после испытательного срока.
Предоставление компьютера, обеспечение мобильной связью, доступ к интернету.
