AI Engineer

Продуктовая ИТ компания ищет AI Engineer на роль исследователя-практика (Applied AI Researcher), который фокусируется на экспериментах и PoC, а не на production-инфраструктуре или управлении командой.

Мы ожидаем, что кандидат умеет самостоятельно выбирать инструменты и доказывать их эффективность через прототипы.

Основные обязанности

Исследование и эксперименты

• Самостоятельный выбор технологического стека для AI-решений (LangChain, LangGraph, CrewAI и новые фреймворки)

• Разработка proof-of-concept AI-подходов для решения бизнес-задач

• Постоянный мониторинг новых инструментов, фреймворков и моделей в сфере AI

Оценка и оптимизация моделей

• Оценка качества работы LLM

• Сравнительный анализ моделей и выбор оптимальных решений под задачу

• Адаптация существующих моделей под цели бизнеса: prompt-engineering, fine-tuning

Разработка прикладных решений

• Создание AI-систем с использованием orchestration-фреймворков (LangGraph, CrewAI)

• Интеграция LLM в продуктовые решения с фокусом на практическое применение

• Работа в команде из 3 человек без управленческих функций

Технические требования

Обязательные навыки

• Уверенное владение Python

• Понимание архитектуры и принципов работы современных LLM

• Практический опыт с фреймворками: LangChain, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex

• Навыки оценки качества моделей без глубокой математической подготовки

Исследовательские компетенции

• Способность быстро осваивать новые AI-инструменты и фреймворки

• Опыт разработки PoC и валидации гипотез

• Самостоятельность в принятии технических решений

• Понимание ограничений и возможностей LLM в прикладных задачах

Дополнительные плюсы

• Знание ML/DL библиотек (PyTorch/TensorFlow/Scikit-Learn)

• Понимание RAG-архитектур и retrieval-систем

• Понимание принципов prompt-engineering и orchestration паттернов

• Опыт работы с MCP

• Опыт развертывания локальных LLM и работы с ними

Образование

Бакалавр/магистр в Computer Science, Data Science или смежных областях. Важнее практический опыт работы с LLM, чем академическая степень.

Что НЕ требуется

• Глубокие знания математики и статистики

• Опыт обучения моделей с нуля

• Управленческие навыки

• Продуктовый менеджмент или построение roadmap