AI Engineer / Инженер по искусственному интеллекту (нефтегазовая отрасль)

Наш партнер - международная компания, которая включает в себя R&D центры по всему миру в направлении нефтегазовой отрасли открывает позицию "AI Engineer / Инженер по искусственному интеллекту"

Место работы: Баку, Азербайджан (предоставляется пакет релокации)
Тип занятости: Полная занятость, работа в офисе

Чем предстоит заниматься

Проектирование и внедрение LLM-систем

• Разрабатывать и внедрять функции на основе LLM (больших языковых моделей) «от начала до конца» — от архитектуры промптов и выбора модели до интеграции через API и развертывания в продакшене — с минимальным контролем.

• Самостоятельно управлять инженерией промптов для продакшен-функций: разрабатывать, версионировать и систематически оценивать промпты при обновлениях моделей и возможных регрессиях.

• Интегрировать возможности диалогового и агентного ИИ в существующее приложение, отвечая за API-слой, управление сессиями и стратегии корректного снижения функциональности при сбоях.

RAG и системы поиска

• Строить и поддерживать RAG-пайплайны (Retrieval-Augmented Generation) — включая стратегию чанкинга (разбивки текста), выбор моделей эмбеддингов, управление векторными хранилищами и оценку качества поиска, адаптированные под предметную область приложения.

• Работать с различными подходами к поиску (плотный векторный поиск, гибридный BM25, реранкинг) и оценивать компромиссы между точностью, задержкой и стоимостью.

Агентные рабочие процессы и оркестрация

• Выбирать и применять фреймворки (LangChain, LlamaIndex, LangGraph, собственные решения) на основе реальных компромиссов в контексте продукта, а не хайпа.

• Строить и расширять серверы MCP (Model Context Protocol) для интеграции инструментов, доступа к внешним сервисам и структурированного взаимодействия агентов.

Оценка и качество

• Определять и запускать пайплайны оценки LLM — автоматические метрики, оценка человеком, регрессионные наборы тестов — и действовать на основе результатов, не ожидая указаний.

• На ранних этапах выявлять регрессии в промптах, проблемы с качеством поиска и задержками и инициировать их устранение.

Сотрудничество и инженерная культура

• Взаимодействовать с бэкенд- и фронтенд-инженерами как равный, превращая возможности ИИ в четкие контракты сервисов и спецификации для интеграции.

• На ранних этапах выявлять архитектурные проблемы или проблемы с качеством данных и эскалировать их, когда это требует внимания.

• Быть в курсе экосистемы LLM и вносить конкретные, хорошо обоснованные предложения по внедрению техник или инструментов, решающих реальные проблемы продукта.

• Вносить вклад в техническую документацию, внутренние лучшие практики и код-ревью для младших членов команды.

Наши ожидания

Фундаментальные знания

• Бакалавр или магистр в области компьютерных наук, машинного обучения, ИИ или смежных дисциплин.

• Не менее 1–2 лет практического опыта в области LLM-инженерии — через работу в индустрии, учебные проекты или серьезные личные проекты.

• Глубокое понимание архитектур трансформерных LLM и того, как поведение модели, размер контекстного окна и параметры инференса влияют на результат.

Экспертиза в AI/ML

• Практический опыт создания RAG-пайплайнов: чанкинг, модели эмбеддингов, векторные хранилища (Pinecone, Weaviate, pgvector, Chroma) и оценка качества поиска.

• Знакомство с агентными фреймворками и паттернами оркестрации: использование инструментов, системы памяти, многошаговое рассуждение и коммуникация между агентами.

• Понимание MCP (Model Context Protocol) для создания совместимых интеграций инструментов и структурированных агентных рабочих процессов.

• Опыт работы с LLM-инструментарием, таким как LangChain, LlamaIndex, LangGraph или их эквиваленты, с умением выходить за рамки фреймворка при необходимости.

• Знание техник оценки промптов: LLM-как-судья, схожесть эмбеддингов, регрессионное тестирование и валидация структурированного вывода.

Инженерные навыки

• Сильные навыки предварительной обработки данных: регулярные выражения, нормализация, проектирование пайплайнов и работа с «грязными» данными из реального мира.

• Владение Python, знание проектирования REST API и асинхронных паттернов.

• Знакомство с контейнеризацией (Docker) и развертыванием в облаке Azure.

• Умение работать с кодовой базой, содержащей унаследованные компоненты, и способность аккуратно интегрироваться без излишнего усложнения.

Мы предлагаем:

• Конкурентную зарплату + премии и бонусы. Уровень зарплаты обсуждается с успешным кандидатом
• Релокационный пакет для всех членов семьи, помощь в организации переезда, включая жилье
• ДМС для всех членов семьи.
• Помощь в оформлении и легализации необходимых документов.
• Офисный формат работы в современном бизнес-центре в г. Баку