Просмотр вакансии

ООО «Системы цифровизации бизнеса» — команда экспертов, которая помогает бизнесу расти с помощью технологий. Мы создаем и поддерживаем ERP-системы, веб-платформы и e-commerce-решения. Наша цель — автоматизация и повышение эффективности бизнес-процессов.

Что даём:
Официальное оформление по ТК РФ с первого дня + «белая» зарплата.

Работа в аккредитованной IT-компании.
Гибридный формат работы.
Ноутбук и оплата связи.
Наставник и плавная адаптация.

Ключевые задачи:

-Владение продуктом: формирование стратегии и roadmap для линейки текстовых ассистентов (чат-боты, чат-ассистенты, интеллектуальные подсказки, генерация и редактирование текстов).
- Проектирование UX для текстовых интерфейсов, сценариев использования (FAQ, консультации по продукции, обработка запросов, подготовка коммерческих предложений, генерация описаний).
- Разработка архитектуры ИИ-решений: выбор LLM, настройка генерации, RAG (retrieval-augmented generation) для работы с документными базами (каталог, спецификации, регламенты, FAQ).
- Подготовка и разметка тренировочных датасетов, создание prompt-стратегий, fine-tuning и instruction tuning при необходимости.
- Интеграция ассистентов с внутренними системами: CRM, knowledge base, корпоративным порталом.
- Настройка pipeline для обновления знаний, обеспечение консистентности знаний и версионирования документов.
- Мониторинг качества: метрики корректности ответов, relevance, CSAT, time-to-resolution; организация обратной связи от пользователей и циклов улучшений.
- Автоматизация типовых текстовых задач: генерация коммерческих предложений, шаблонов писем, сценариев продаж.
- Работа с правовыми и конфиденциальными ограничениями: фильтрация персональных и коммерческих данных, соответствие политике хранения.

Необходимые навыки:

- Опыт 3+ лет в разработке текстовых ассистентов, NLP-продуктов или 2+ года в роли продуктового менеджера для AI-текстовых решений.
- Практический опыт с современными LLM/NLP-технологиями (OpenAI, Anthropic, Llama, Yandex и т. п.), RAG, embeddings.
- Навыки prompt engineering, fine-tuning/instruction tuning, оценка и уменьшение hallucinations.
- Опыт работы с векторными хранилищами и retrieval (Pinecone, Milvus), индексирование документов, ETL для knowledge bases.
- Отличные навыки Python и опыт интеграции ML-компонентов через API.
- Понимание lifecycle ML/NLP-проектов, CI/CD для моделей, мониторинга и MLOps практик.
- Опыт продуктовой работы: roadmap, приоритизация, A/B тесты, аналитика продуктовых метрик.