от 200 000 до 350 000 ₽•Удалённо•Удалённо•Middle, Senior
Зарплата
-14% ниже рынка
вакансия: 200 000 ₽
рынок: ≈ 232 400 ₽
Мэтчер
AI-анализ соответствия резюме к вакансии
Сопроводительное
AI-генерация письма на основе резюме
Мы производим оборудование для складской логистики: системы контроля доступа (Инлокер), автоматизированные системы измерения габаритов и веса (Инфоскан), системы безключевого доступа к технике ( Мулинет). Все наше оборудование и прочие программные модули объединены в общую системы, мы называем ее Система Управления Ресурсами Склада (СУРС).
Сейчас мы запускаем пилот по внедрению мультиагентного ИИ, который будет управлять и анализировать данные из нашей СУРС, WMS, ERP.
Это не очередной ChatGPT в телеграме, а реальный Physical AI, где код мог бы управлять физическими процессами на складе.
Задача на пилот (1-й этап): 1. Взять за основу open-source архитектуру NVIDIA Multi-Agent Intelligent Warehouse (MAIW) и развернуть ее в облаке через Docker. 2. Настроить БД на безопасный read-only доступ к тестовым историческим данным склада. 3. Написать на FastAPI + LangChain логику агента, который будет анализировать запросы оператора (например: “Кто сейчас не сдал ТСД?” Какие вороты открыты?, сколько машин на территории?) и переводить их в SQL-запросы к базе. 4. Вывести интерфейс взаимодействия в простую веб-панель.
Требования (Hard Skills): • Уверенный Python 3.10+ и асинхронное программирование (FastAPI). • Опыт создания Agentic Workflows (LangChain, LlamaIndex, AutoGen) и понимание RAG. • Отличный SQL. • Уверенная работа с Docker / Docker Compose. • Будет огромным плюсом: Опыт работы с микросервисами NVIDIA NIM или интеграции ИИ с IoT/аппаратным обеспечением.
Как будет строиться работа: Вы работаете полностью самостоятельно в удобное время (part-time). На нашей стороне - экспертиза по нашему железу, складской логистике и готовые реплики баз данных. Если пилот взлетает, масштабируем решение на другие контуры с долгосрочным контрактом. Хотим сделать коробочный проект для масштабирование на наших клиентов.
Пришлите короткое саммари: 1. Ссылку на GitHub или описание 1-2 релевантных проектов с LLM/Агентами. 2. Был ли опыт работы с FastAPI + SQL в связке с нейросетями?
