Просмотр вакансии

Мы в поисках Senior AI Engineer/Аrchitect, который станет техническим лидером AI-направления. Это роль для специалиста, который способен самостоятельно проектировать архитектуру on-premise AI-платформы, выбирать AI-технологии open-source стека, разрабатывать AI-сервисы и сопровождать их внедрение.

Чем предстоит заниматься:

Формирование AI-направления:

• Участвовать в формировании технической стратегии развития AI в компании;
• Определять стек технологий и подходы к построению AI-платформы;
• Планирование и приоритизация AI-проектов;
• Оценивать новые AI-инструменты и выбирать оптимальные решения под бизнес-задачи;
• Разрабатывать внутренние стандарты разработки AI-сервисов;
• Формирование необходимой команды AI-специалистов.

Проектирование AI-решений:

• Проектировать архитектуру корпоративных AI-сервисов;
• Создавать AI-агентов и интеллектуальных помощников;
• Разрабатывать RAG-решения на базе корпоративных знаний;
• Проектировать взаимодействие AI с внутренними информационными системами (1С8, Битрикс24, WEB-продукты).

Мы ожидаем от кандидата:

• Опыт разработки AI/LLM-решений от 2 лет;
• Умение мыслить архитектурно и принимать технические решения;
• Участие в AI-проектах от прототипа до production;
• Уверенный Python (FastAPI, asyncio, pydantic);
• Практический опыт построения RAG-пайплайнов;
• Понимание Embeddings и Vector Search (Qdrant, ChromaDB, pgvector);
• Опыт работы с open-source LLM: Qwen3, Llama 3.x, DeepSeek;
• Опыт развёртывания LLM on-premise: vLLM, Ollama, SGLang;
• Понимание GPU-инференса: VRAM, квантование (AWQ/GPTQ/GGUF);
• Опыт создания AI-агентов и Tool Use / Function Calling;
• Опыт работы с MCP-протоколом;
• Опыт интеграции LLM с БД (SQL, Text-to-SQL) и REST API;
• Понимание безопасности AI-сервисов: валидация, RLS, защита от инъекций;
• Docker, Linux на уровне уверенного пользователя;
• Опыт работы с Langfuse, RAGAS (оценка качества).

Будет преимуществом:

• Опыт интеграции ИИ-платформы с 1С8, Битрикс24;
• Понимание русскоязычных LLM и эмбеддингов;
• Опыт fine-tuning и LoRA;
• Опыт работы с MCP-серверами и агентными фреймворками;
• Базовые знания DevOps (Prometheus, Grafana, CI/CD).