О НАС:
Группе компаний «Нео-Терм» более 15 лет.
Наша специализация:
Проектирование, производство, установка Котельных, Котлов, Тепловых пунктов, Насосных станций, Шкафов автоматизации и другого оборудования для инженерных систем.
«Нео-Терм» комплексно подходит к решению задач различного уровня сложности: от разработки технического задания до ввода объекта в эксплуатацию на всей территории России.
Уважительное отношение к интересам заказчика, уникальные знания, накопленный̆ опыт, навыки, современные подходы к решению поставленных задач, новейшая производственная база и наличие допуска к специальным видам работ позволяют нам решать масштабные и разносторонние инженерные задачи.
Нео-Терм - от идеи до реализации!
Присоединяйся!
Обязанности:
1. Операционные задачи и интеграция:
- Написание и оптимизация промптов для работы с LLM (ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat, DeepSeek);
- Создание шаблонов и системных промптов для отделов (продажи, маркетинг, поддержка, HR);
- Автоматизация рутинных задач с помощью готовых AI-решений: генерация писем, резюмирование документов, классификация обращений;
- Интеграция готовых AI-сервисов через REST API в существующие бизнес-процессы;
- Интеграция LLM в 1С через API.
2. Глубокая разработка и инженерные задачи:
- Разработка и внедрение RAG-систем (поиск и генерация по собственной базе знаний компании — документы, переписки, регламенты);
- Создание агентов и мульти-агентных систем для автоматизации целых цепочек задач;
- Написание микросервисов на Python (FastAPI / Flask) для вывода моделей в продакшн;
- Парсинг, очистка, разметка и подготовка датасетов для обучения;
- Векторизация данных (работа с эмбеддингами) и выбор подходящих векторных баз (Qdrant, Milvus, Chroma, Pinecone).
3. Обучение, исследования и R&D:
- Дообучение (fine-tuning) открытых моделей (Llama 3, Mistral, Qwen, Gemma) под специфику наших бизнес-данных;
- Эксперименты с параметрами обучения: LoRA, QLoRA, PEFT, полный fine-tune;
- Работа с мультимодальными моделями (текст + изображения / аудио) при необходимости;
- Мониторинг и анализ дрейфа данных и дрейфа модели в продакшне;
- Исследование новых подходов: чтение статей (ArXiv), воспроизведение методов, тестирование на наших задачах;
- Построение пайплайнов для автоматического обучения и переобучения моделей по расписанию (MLOps).
4. Экспертиза и развитие:
- Мониторинг рынка ИИ: новые модели, библиотеки, подходы — и рекомендации по внедрению;
- Обучение и консультирование коллег из других отделов (промпт-инжиниринг для менеджеров, аналитиков);
- Ведение документации по решениям, чтобы их могли поддерживать другие разработчики;
- Участие в стратегии компании по использованию ИИ — какие задачи можно автоматизировать через год, какие данные нужно собирать уже сейчас.
Требования: - Уверенное владение Python (типизация, асинхронность, ООП, работа с API);
- Опыт с основными ML-библиотеками: PyTorch / TensorFlow, HuggingFace Transformers, LangChain / LlamaIndex;
- Понимание архитектуры трансформеров, механизма внимания, различий между GPT, BERT, T5;
- Опыт работы с векторными базами данных и эмбеддингами;
- Навыки работы с данными: Pandas, NumPy, регулярные выражения, работа с PDF/Word/Excel;
- Базовые знания MLOps: Docker, Git, CI/CD, работа с облачными платформами (AWS, GCP, Yandex Cloud, SberCloud);
- Понимание, как работают RAG-системы и агенты.
Приветствуется:
- Опыт дообучения моделей (fine-tuning) хотя бы на уровне учебных проектов;
- Опыт работы с мультимодальными моделями;
- Опыт построения MLOps пайплайнов и мониторинга дрейфа данных;
- Опыт интеграции с 1С.
Условия: - Работа в стабильно развивающейся компании с большим объемом работ;
- Официальное трудоустройство по ТК РФ, 5-дневная рабочая неделя;
- Корпоративный спорт (волейбол, футбол), праздники и тимбилдинги;
- Комфортные условия работы, дружный коллектив;
- Возможность карьерного роста и профессионального развития.
