1. Разработка промптов и системных инструкций
Проектирование промптов для диалоговых агентов, ассистентов и внутренних инструментов.
Создание цепочек промптов и настроек поведения: CoT, ReAct, Tool-Use, Agentic-логика.
Настройка и сравнение поведения разных LLM: облачных и локальных.
Тестирование локальных моделей (DeepSeek, Llama, Qwen и др.) с учётом аппаратных ограничений.
Подготовка датасетов и наборов примеров.
Участие в fine-tuning, RAG-настройках, supervised tuning, model alignment.
Анализ результатов дообучения и предложений по улучшению.
4. Разработка ИИ-агентов
Проектирование логики агентов: роли, ограничения, цели, контекст.
Настройка агентов для CRM: продажи, поддержка, запись на приём, подсказки операторам, анализ данных.
Взаимодействие с разработчиками для интеграции агентов в продукт.
5. Контроль качества и тестирование AI-функций
Проверка ответов моделей, выявление ошибок и некорректного поведения.
Разработка тестовых сценариев, чек-листов и метрик качества.
Улучшение стабильности и предсказуемости работы агентов.
Опыт промпт-инжиниринга (желательно примеры работ/портфолио).
Понимание архитектур LLM и принципов работы токенов, контекста, параметров (temperature, top-p и т.д.).
Практика работы с разными моделями: OpenAI, DeepSeek, Llama, Mistral, Qwen, Gemma.
Опыт работы с локальными LLM (запуск, настройка, ускорение, управление ресурсами).
Практика дообучения моделей: fine-tuning, SFT, RAG, настройка датасетов.
Умение проектировать логические сценарии, цепочки, сложные взаимодействия агентов.
Будет плюсом:
работа с LangChain, LlamaIndex, OpenAI Assistant API;
опыт как product/BA/QA;
разработка тестов для ИИ-систем;
понимание ML-концепций (хотя бы на уровне product-инженера).
Работа над быстрорастущим AI-направлением внутри SaaS CRM.
Возможность влиять на архитектуру AI-ядра и развитие ИИ-агентов.
Работа напрямую с командой продукта, разработчиками и ML-инженерами.
Гибкий график, удалённый формат.
