AI Skills Engineer (AI Software)

QuadCode

Город:

Москва

Занятость:

Полная занятость

Компания "QuadCode"

О компании

Мы — продуктовая международная финтех-компания, которая развивает B2C и B2B SaaS трейдинговую платформу. Два года назад запустили амбициозный AI проект: IDE нового поколения для мультимодальных AI-генераций (код, изображения, видео, звук) и агентных сценариев. Это умная среда для разработки и дизайна софта, пользователями которой являются как разработчики, так и ИИ-энтузиасты

Skills Engineer — это архитектор переиспользуемых AI-компонентов платформы. Ты создаёшь готовые "навыки", которые другие пользователи смогут встраивать в свои проекты. Твоя задача — разрабатывать, оптимизировать и масштабировать решения, которые работают надёжно и эффективно

Это роль для того, кто понимает архитектуру AI-систем, умеет оптимизировать промпты под разные модели и может предусмотреть edge cases

Чем ты будешь заниматься

Разрабатывать готовые skills — переиспользуемые компоненты для типовых AI-задач (анализ текста, классификация, RAG, агентные workflows и т.д.)
Оптимизировать промпты под разные модели и сценарии; проводить A/B тестирование и измерять качество результатов
Проектировать RAG-интеграции и агентские pipelines — от архитектуры до реализации
Работать с интеграциями — подключение внешних API, vector databases, knowledge sources
Тестировать и документировать skills — создавать примеры использования, edge cases, best practices
Анализировать требования и превращать их в скалируемые компоненты
Мониторить performance skills и итерировать по feedback
Следить за AI-трендами и добавлять новые возможности в платформу

Что для нас важно

Техническое образование (полное или в процессе обучения) — CS, инженерия, математика, физика или смежное направление
Глубокое понимание LLM — как работают современные модели, их ограничения и сильные стороны; опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini на уровне выше "просто использования"
Опыт с prompt-инжинирингом — не просто писание промптов, а их оптимизация, A/B тестирование, понимание, как разные параметры влияют на результаты
Разработка на Python — на уровне, достаточном для создания интеграций, тестирования и автоматизации
Системное и архитектурное мышление — умение проектировать масштабируемые решения, предусматривать edge cases
Аналитический подход — умение измерять, сравнивать, принимать решения на основе данных
Английский B1+ — доки, API documentation, научные статьи
Самостоятельность — не нужны пошаговые инструкции, способность разбираться в незнакомых системах

Плюсом

Опыт с RAG (Retrieval-Augmented Generation) и vector databases (Pinecone, Weaviate, Milvus)
Знакомство с агентскими фреймворками (AutoGPT, LangChain, LlamaIndex patterns)
Опыт fine-tuning моделей или работа с моделями через разные API (OpenAI, Anthropic, Hugging Face)
Понимание function calling и tool use в LLM
Опыт с evaluation frameworks для оценки качества AI-выходов
Работа с semantic search, knowledge graphs

Что мы предлагаем