AI-инженер( В Кадре )

до 300 000 руб.

Компания "В Кадре"

ИТ-ИМПЛАНТ - продуктовая IT-компания, специализирующаяся на IT разработке, аналитике и тестировании для бизнеса.

Миссия компании:

Для компаний: Дать возможность сильным компаниям увеличиваться, благодаря аутсорсингу эффективных IT-специалистов.

Для соискателей: Дать возможность трудоустройства сильным соискателям в передовые компании на выгодных условиях труда.

Для нашей команды: Обеспечить рост благополучия всех членов команды, благодаря возможности зарабатывать, самосовершенствоваться и развиваться в рамках компании.

Грейд: Middle+/Senior

Требования:

• Опыт разработки ПО: от 3+ лет инженерной разработки (backend, full-stack, платформенные решения).

• Production AI: опыт вывода и поддержки AI/ML-решений в эксплуатацию, а не только создание Proof of Concept.

• Программирование: отличное владение Python; уверенное знание .NET/C# будет большим плюсом для работы в экосистеме Microsoft. Опыт full-stack разработки (бэкенд, API) приветствуется.

• LLM и GenAI: практический опыт работы с большими языковыми моделями, агентами, RAG, векторными базами данных, мультимодальностью.

• Инженерия данных: понимание пайплайнов данных, ETL-процессов и работы с различными источниками данных (базы данных, API, парсинг).

• Инструменты: опыт с фреймворками для AI-разработки (LangChain, LlamaIndex), облачными платформами (AWS, GCP, Azure) и контейнеризацией (Docker, Kubernetes).

• Soft skills: сильные системное мышление, умение работать в команде и коммуницировать с бизнес-заказчиками.

Технологический стек (проекты и стеки очень разные)

• Языки: Python, C#/.NET (желательно).

• AI/ML: PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex.

• Базы данных: PostgreSQL, векторные БД (Pinecone, Weaviate, Qdrant).

• Облако и инфраструктура: AWS/GCP/Azure, Docker, Kubernetes, Terraform.

• API и бэкенд: FastAPI, REST, webhooks.
  
  Задачи (для примера):
  

• Разрабатывать и внедрять AI/ML-решения от прототипа до стабильной работы в эксплуатации.

• Интегрировать AI-модели и системы с существующей инфраструктурой и продуктами через API и микросервисы.

• Проектировать и развивать пайплайны обработки данных, извлечения и векторизации информации (RAG).

• Строить и оптимизировать мультиагентные системы и LLM-приложения.

• Обеспечивать надежность, мониторинг и производительность AI-сервисов в продакшене, управлять их стоимостью и качеством.

• Участвовать в выборе технологического стека и архитектурных решений для новых AI-проектов.
  
  ​​​​​​​Проекты и стеки разные - откликайтесь!

Открыть контакты работодателя

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы открыть контакты работодателя