Инженер-практик по ML (с преподаванием)

Дата размещения вакансии: 08.05.2026
Работодатель: WMT
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
улица Остоженка 37/7с2
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

WMT — это динамично развивающаяся аккредитованная IT-компания.
Мы строим будущее с ИИ. Меняем правила игры. За 6 лет выросли в команду из 500+ профессионалов, работая на двух фронтах: аутстаффинг для лидеров рынка и создание передовых AI-продуктов.

Мы ищем человека с сильным техническим бэкграундом в ML/AI, который при этом умеет преподавать и говорить на языке бизнеса. Не просто показать код, а объяснить так, чтобы понял маркетолог, продакт или собственник.

Это выездная роль: вам нужно будет приезжать в офис 2–3 раза в неделю, чтобы лично анализировать текущие инструменты компании (N8N, Cloud Code, Open Cloud и другие), общаться с бизнесом и выдавать готовые решения.

Что нужно будет делать

  1. Преподавание и просвещение
    — Вести офлайн- и онлайн-уроки по ML, LLM, RAG, AI-агентам.
    — Переводить технические концепции на человеческий и бизнес-язык.
    — Разбирать реальные кейсы: как AI решает задачи в CRM, маркетинге, продажах.

  2. Аудит и AI-трансформация (техническая часть)
    — Анализировать модули платформы (CRM, POS, инвентарь, E-sign, маркетинг, платежи).
    — Находить зоны для автоматизации и внедрения AI.
    — Оценивать ML-инфраструктуру (N 8 N, Cloud Code, Open Cloud).

  3. Внедрение AI-фич и агентов
    — Скоринг лидов, прогнозирование спроса, генерация контента.
    — Настройка RAG, векторных БД, AI-агентов и копайлотов.
    — Интеграция с облачными сервисами.

  4. Выступление на мероприятиях
    — Представлять компанию на офлайн-ивентах.
    — Отвечать на вопросы бизнес-аудитории.
    — Быть «лицом» AI-экспертизы компании.

Основные требования

Hard skills (технический бэкграунд)

  • Python, LLM (OpenAI, open-source модели), API.

  • N 8 N, Cloud Code, Open Cloud.

  • RAG, векторные базы данных, LangChain / AutoGen.

  • Опыт внедрения AI в реальных бизнес-процессах (от идеи до продакшна).

Teaching & Communication skills

  • Умеете объяснять сложное просто — хоть ребёнку, хоть CEO.

  • Не уходите в жаргон, если вас не просят.

  • Можете провести урок, как Ксюша в марафоне: живо, с примерами, без воды.

  • Опыт преподавания, менторства или публичных выступлений (будет плюсом).

  • Fluent English — желательно.

Личные качества

  • Энергичность, харизма, умение удерживать внимание аудитории.

  • Бизнес-ориентированность: «зачем это нужно компании, а не просто "крутая технология"».

  • Самоменеджмент: удалённая подготовка + офлайн-выходы.

Условия работы

  • Оплата: почасовая, за фактически отработанное время.

  • Формат: личные встречи в офисе — 2–3 раза в неделю. Остальное время (анализ, разработка, отчёты) — удалённо или в офисе по согласованию.

  • Обучение от практиков, которые строят AI-продукты