В Дирекцию по разработке AI-решений ищем инженера для развития инструментов подготовки текстового и фото-контента. Инструмент анализирует съёмку и текстовое задание, связывает особенности товара с подходящими кадрами, собирает карточки по правилам площадок и передаёт результат редактору на проверку.
Необходимо будет вести решение целиком: от серверной логики, данных и интеграции AI/ML-компонентов до интерфейса, которым удобно пользоваться.
Для разработки используем: Python, React/Vue, TypeScript, Spark, Oracle, Airflow, Superset, Docker.
Для организации работы: Jira, Confluence, Git.
В работе активно используем Codex, Claude и другие AI-инструменты для разработки и ожидаем, что кандидат тоже умеет использовать их как часть рабочего процесса.
Чем предстоит заниматься:
- Развивать конвейер обработки товаров: получать данные и фотографии, разбирать текстовые задания, анализировать изображения и собирать карточки.
- Интегрировать языковые и мультимодальные модели, сервисы сегментации и генерации изображений. Проверять структурированные ответы моделей и обрабатывать ошибки.
- Развивать backend-сервисы на Python или Node.js: API, фоновые задачи, работу с данными и интеграции с корпоративными системами. Новые решения преимущественно разрабатываются на Python, но выбор стека зависит от задачи и существующей архитектуры.
- Разрабатывать интерфейсы на React или Vue с TypeScript для просмотра результатов, ручных правок и приёмки контента.
- Работать с размещением текста и графики на изображении: учитывать области товара, свободное место, ограничения площадок и правила оформления бренда.
- Делать обработку воспроизводимой и понятной редактору: сохранять причины решений, учитывать ручные правки, показывать ход и ошибки обработки.
- Проверять качество результата на реальных товарах и дорабатывать систему вместе с редакторами и заказчиками контента.
- Участвовать в других задачах команды: веб-сервисах, AI/ML-приложениях, data-пайплайнах и DAG-ах в зависимости от задачи.
Что для нас важно:
- Сильный Python и опыт разработки backend-сервисов и API.
- Опыт самостоятельной разработки прикладных систем целиком: backend, интерфейс, API и необходимые интеграции.
- Практический опыт применения AI/ML-моделей в прикладных задачах и переноса модельной логики в работающие приложения и сервисы.
- Практический опыт создания приложений с LLM: structured output, работа с контекстом и устойчивость к ошибкам моделей.
- Опыт с React или Vue и TypeScript на уровне, достаточном для самостоятельной разработки рабочего пользовательского интерфейса.
- Уверенный SQL и опыт работы с реляционными базами данных.
- Умение проектировать API, фоновые процессы и интеграции с внешними и внутренними системами, учитывать ограничения по времени ответа и корректно обрабатывать сбои.
- Понимание основных принципов архитектуры приложений: разделение ответственности между компонентами, конфигурация, логирование, тестирование и воспроизводимость окружения.
- Опыт работы с Docker и Git.
- Готовность при необходимости работать не только с веб-сервисами, но и с data-задачами: пайплайнами обработки данных, DAG-ами и существующей ML-инфраструктурой.
- Опыт работы с Codex, Claude или другими AI-инструментами для разработки. Важно не только уметь с их помощью быстро писать код, но и понимать архитектуру и качество получившегося решения.
- Технический английский для чтения документации и профессиональных материалов.
Будет плюсом:
- Опыт работы с мультимодальными моделями, компьютерным зрением, сегментацией изображений, координатами объектов и обработкой графики.
- Опыт создания редакторов изображений или других интерфейсов для работы с визуальным контентом.
- Опыт разработки RAG-систем и AI-агентов.
- Опыт работы с open-source моделями и локальным инференсом.
- Знакомство с FastAPI, PostgreSQL и Redis.
- Опыт построения data-пайплайнов и DAG-ов в Airflow, работы со Spark.
- Опыт работы с Oracle и корпоративными системами.
- Опыт с Node.js и способность быстро разбираться в существующих сервисах на этом стеке.
- Опыт доведения DS/ML-прототипов до работающих приложений и сервисов.
Ориентируемся на сильного Middle+ / Senior разработчика. Для нас важны инженерная самостоятельность и способность создавать законченные прикладные AI/data-решения. Глубокая специализация в обучении собственных ML-моделей не обязательна.
