Инженер по внедрению ИИ (AI Engineer / LLM Developer)

Функциональные обязанности:

• Анализировать существующие бизнес-процессы (отдел продаж, поддержка, документооборот, аналитика) на предмет автоматизации с помощью ИИ.
• Разрабатывать, внедрять и поддерживать приложения на базе больших языковых моделей (LLM) и машинного обучения (ML).
• Создавать интеллектуальных чат-ботов, ассистентов и агентов для автоматизации коммуникаций и работы с данными.
• Разрабатывать и внедрять RAG (Retrieval-Augmented Generation) системы для работы с нашей внутренней базой знаний (документы, базы данных, мануалы).
• Интегрировать ИИ-решения в нашу существующую IT-инфраструктуру (API, базы данных, корпоративные чаты и т.д.).
• Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками и нетехническими командами для выявления потребностей и демонстрации результатов.

Основные требования:

• Опыт коммерческой разработки на Python или Node.js
• Глубокое понимание экосистемы современных LLM (OpenAI GPT, Anthropic Claude, OpenSource модели like LLaMA/Mistral) и их сильных и слабых сторон (контекстное окно, стоимость, задержка, склонность к галлюцинациям).
• Продвинутый опыт работы с фреймворком LangChain (или аналогичным: LlamaIndex, Haystack) для создания сложных цепочек (Chains) и агентов (Agents). У нас LangChain.
• Уверенное владение SQL и опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL и т.д.).
• Опыт работы с векторными базами данных (Vector Databases) для RAG: Chroma, Weaviate, Pinecone, Qdrant или Milvus.
• Понимание принципов разработки и работы с API (REST, GraphQL).
• Умение работать с системами контроля версий (Git).

Дополнительные требования:

• Опыт развертывания и управления ML-пайплайнами (MLOps): Docker, Kubernetes, опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure).
• Базовые знания классического Machine Learning (scikit-learn) и библиотек для работы с данными (pandas, numpy).
• Понимание принципов разработки промптов (Prompt Engineering) и их оптимизации.
• Опыт работы с инструментами оркестрации (Airflow, Prefect).
• Знание основ компьютерного зрения (OpenCV) или обработки естественного языка (NLP) будет большим плюсом.
• Бизнес-ориентированность: умение говорить на языке бизнеса и видеть за технической задачей коммерческий результат.
• Проактивность: способность самостоятельно находить точки роста и предлагать решения.
• Сильные аналитические навыки: умение работать с данными, верифицировать результаты работы моделей.
• Коммуникабельность: способность понятно объяснять сложные концепции команде и заказчикам.

Мы предлагаем успешным кандидатам:

• Корпоративную культуру, построенную на уважении и доверии.
• Получение опыта в уникальной фармацевтической компании.
• Работу в команде высококвалифицированных и ответственных профессионалов, работающих над продвижением инновационных и воспроизведенных лекарственных средств.
• Достойную заработную плату (мы готовы обсуждать уровень дохода).
• Полугодовые премии при достижении показателей KPI.
• Гибкое начало рабочего дня.
• ДМС после испытательного срока.
• Возможность карьерного и профессионального роста.
• Уникальные программы обучения, включая возможность индивидуального коучинга.