Мы создаём решения в области искусственного интеллекта, которые приносят реальную бизнес-ценность. Наш фокус — не просто разрабатывать технологии, а внедрять работающие AI-системы, способные улучшать ключевые показатели компании. Ищем AI Engineer — специалиста, который способен совмещать глубокую техническую экспертизу в LLM и NLP с пониманием бизнеса и стратегическим мышлением.
Задачи:
- Формирование и реализация AI-стратегии: от идеи и постановки задачи до масштабирования решений в production.
- Разработка и внедрение:
* AI-агентов и мультиагентных систем;
* RAG-архитектур, адаптированных под специфику домена;
* LLM-решений для задач суммаризации, классификации, NER и генерации контента. - Адаптация открытых LLM (LLaMA, Qwen, DeepSeek и др.) с использованием:
* Fine-tuning, LoRA/QLoRA, PEFT;
* Self-Supervised и Incremental Learning;
* квантизации и оптимизации под inference. - Взаимодействие с продуктовой и бизнес-командами:
* перевод бизнес-требований в технические решения;
* оценка ROI AI-инициатив;
* выбор оптимальных trade-offs между скоростью, качеством и стоимостью. - Определение архитектуры и технологического стека — от прототипа до отказоустойчивого production.
- Наставничество, развитие команды и формирование культуры инженерного качества и экспериментов.
Требования:
- 3+ лет опыта в ML / Data Science, из них 1–2 года — с фокусом на LLM, NLP и генеративный ИИ.
- Опыт внедрения LLM-решений в бизнес-процессы и понимание влияния таких решений на KPI компании.
- Практический опыт работы с агентскими фреймворками (LangChain, Agno, AgentScope, AutoGen, CrewAI и др.).
- Глубокое знание PyTorch и навыки дообучения моделей «под капотом», а не только через Hugging Face API.
- Опыт запуска и оптимизации LLM локально; понимание различий между архитектурами LLaMA, Qwen, DeepSeek и умение выбирать подходящую.
- Экспертиза в: o RAG-системах; o промпт-инжиниринге; o Function Calling и Structured Outputs.
- Знание современных методов адаптации моделей: LoRA, QLoRA, PEFT, SelfSupervised Learning и др.
- Развитое бизнес-мышление: умение оценивать сложность задач, формулировать правильные вопросы и предлагать практичные решения.
Будет плюсом: - Опыт работы в стартапах или продуктовых компаниях с ориентацией на скорость и ценность результата.
- Участие в разработке production-решений на базе LLM — от прототипа до масштабируемой системы.
Мы предлагаем: - Участие в разработке продуктов, создающих реальную экономическую ценность.
- Свободу выбора технологий при условии обоснования решений.
- Возможность влиять на техническую и продуктовую стратегию.
- Команду экспертов, ориентированных на глубину, системность и инициативу.
Если вы заинтересованы, отправьте резюме и, при наличии:
• ссылку на GitHub с релевантными проектами;
• описание кейсов внедрения LLM в бизнес;
• ссылки на публикации, доклады или open-source вклад
