9 мая 2026
УРАЛАЙТЕХ аккредитованная IT-компания, входящая в группу компаний Уралхим. Мы создаем функциональные и инновационные решения для бизнеса, закрывающие его ключевые потребности: разработку и адаптацию информационных систем под ключ , комплексный подход к сопровождению всей IT-инфраструктуры и интеграцию всех IT-сервисов.
О компании в цифрах:
Чем предстоит заниматься:
Быстро проверять гипотезы: проектировать и собирать MVP AI-сервисов без сложного бэкенда, чтобы тестировать идеи ещё до передачи в разработку;
Работать с большими языковыми моделями (LLM): писать и оптимизировать промпты, выстраивать цепочки из агентов и воркфлоу для получения нужных результатов;
Создавать умные сценарии: разрабатывать AI-ассистентов и автоматизировать бизнес-процессы, оркеструя их через low-code / no-code инструменты или лёгкие микросервисы (которые мы дособираем силами команды). Работать с LLM-интерфейсами типа OpenWebUI;
Интегрировать AI с корпоративной средой: подключать внешние API и источники данных, работать с PostgreSQL / MSSQL, дружить наши прототипы с существующими сервисами компании;
Готовить решения к передаче в промышленную разработку: собирать и готовить тестовые данные, тестировать сценарии, документировать прототипы и формализовывать требования, чтобы бэкенд-команда могла легко их реализовать;
Участвовать в архитектуре: вместе с командой прорабатывать, как AI-решение будет жить в продуктивной среде.
Для нас важно:
Уверенное владение Python.
Практический опыт работы с LLM: умение настраивать промпты и работать с моделями через API.
Опыт работы в изолированном контуре (on premise / air gapped).
Знание RAG и интеграций: умение подключать внешние сервисы через API, понимание основ retrieval-augmented generation (векторные БД, чанкинг, поиск).
Умение быстро собирать прототипы без долгой разработки с нуля.
Навык сборки решений из готовых компонентов (без изобретения велосипеда).
Опыт доведения AI ассистентов, чат ботов или автоматизации до production.
Умение и готовность работать в условиях неопределённости (гипотезы, эксперименты, меняющиеся задачи).
Преимуществом при отборе будет:
Знание JavaScript / TypeScript.
Опыт работы с n8n / Dify, OpenWebUI, Qdrant или их аналогами.
Понимание основ микросервисной архитектуры и ML на концептуальном уровне (инференс, эмбеддинги, тонкая настройка).
Мы предлагаем: