Мы расширяем направление разработки искусственного интеллекта: текущий поток задач увеличился, и команда больше не справляется с нагрузкой.
Ищем AI Engineer на проектную занятость до июня-июля, который поможет нам запускать, поддерживать и развивать ИИ-решения компании — от прототипа до продакшена.
Быстрый запуск MVP (3–10 дней).
Стабильная работа ИИ-систем в продакшене.
Улучшение точности моделей и снижение стоимости инференса.
Надёжная архитектура ИИ-продуктов.
Разрабатывать архитектуру ИИ-решений: LLM-агенты, RAG-системы, ML-классификаторы.
Быстро собирать прототипы (MVP за 3–10 дней).
Декомпозировать задачи, давать реалистичные оценки.
Интегрировать ИИ в сервисы компании (боты, CRM, LMS, модерация, сайт и др.).
Настраивать pipeline: промпты, LLM-агентов, роутинг моделей.
Проводить LoRA / Fine-Tuning, когда требуется улучшение качества.
Строить ML-модели и измерять метрики (accuracy, precision, RMSE, MAPE).
Настраивать RAG: подготовка контента, чанкинг, векторизация, оптимизация контекста.
Оптимизировать стоимость и скорость: кэширование, роутинг моделей, сокращение токенов.
Готовить датасеты: разметка, очистка, дедупликация, обновление.
Работать с векторными базами (Qdrant, Milvus, Weaviate).
Настраивать ETL/ELT-пайплайны.
Продвинутый Python.
Опыт работы с LLM, RAG, Fine-tuning, ML-моделями в продакшене.
Опыт создания ИИ-продуктов, а не только pet-проектов.
Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, векторные DB.
Навыки работы с Docker, API, FastAPI.
Понимание распределенных систем.
Умение работать без микроменеджмента.
Работа «от продукта», а не «от кода».
Плюсом:
Опыт в EdTech.
NLP, обработка текстов.
Умение быстро входить в новую предметную область.
Высокий темп работы и толерантность к дедлайнам.
Для отклика на вакансию кратко опиши свой релевантный опыт и оставь ник Telegram – так быстрее свяжемся:)
Умножим шансы на каждом этапе поиска и поможем получить выгодный оффер
Узнать больше
