Москва
Ищем прикладного AI-инженера для работы напрямую с основателем компании. Требуется минимум 3 года опыта в backend-разработке.
Критически важно - уверенное владение Python.
Основная задача
Выстроить AI-инфраструктуру внутри компании, интегрировать AI в операционные процессы, создать персональный AI-контур (RAG/ARC) на базе большого массива материалов и подготовить технический фундамент для будущего AI-продукта.
Предусмотрен потенциал роста роли.
Кого ищем
Есть завершенные проекты по внедрению AI в реальные бизнес-процессы, включая решения, доведённые до промышленной эксплуатации (production).
Практический опыт работы с RAG / NLP / LLM.
Опыт проектирования архитектуры AI-решений, самостоятельного выбора технологий и принятия технических решений.
Предпочтителен разносторонний опыт разработки, интеграции и внедрения решений, способность работать с различными классами задач и технологиями.
Способность самостоятельно доводить задачи до рабочего результата.
Не исследователь-экспериментатор, а инженер, ориентированный на запуск и стабильную работу решений.
Понимание рисков, ограничений и уязвимостей AI, включая AI-агентов.
Понимание принципов надёжности, тестирования, мониторинга и масштабирования AI-систем.
Готовность работать напрямую с основателем, четкая и внятная коммуникация.
Готовность брать ответственность за техническое развитие AI-направления и в перспективе - за формирование инженерной команды.
Задачи
Автоматизация процессов с помощью AI: создание агентов и внутренних инструментов, использование AI-assisted development (Codex и аналоги) для быстрого прототипирования и разработки внутренних решений (обработка откликов, автоматизация отдельных участков работы и т. д.).
Разработка персонального AI-контура (RAG/ARC) на базе большого массива контента и построение автоматического ingestion pipeline для регулярного добавления нового контента, включая организацию поиска, индексации, обновления данных и оценку качества извлечения информации.
Интеграция AI-агентов, включая OpenClaw, LangGraph, OpenAI Agents SDK и другие современные агентные решения; подключение внешних инструментов через API, function/tool calling и MCP.
Построение AI-инфраструктуры внутри компании (LLM, embeddings, vector databases, оркестрация), выбор архитектурных решений, технологий и способов развёртывания.
Подготовка, очистка и структурирование данных.
Разработка архитектурных решений с приоритетом безопасности (safety-first подход), включая управление доступами, защиту конфиденциальных данных, минимизацию рисков prompt injection и контроль действий AI-агентов.
Организация тестирования и оценки качества AI-систем (evals), мониторинга, трассировки (tracing), контроля стабильности, производительности и затрат на использование LLM.
Формирование технической дорожной карты AI-направления, оценка и приоритизация инициатив совместно с основателем компании.
В перспективе - подготовка к масштабированию AI-направления, участие в техническом найме и формировании инженерной команды.
Обязательные навыки
Уверенное владение Python.
Опыт обработки, подготовки и структурирования данных с использованием Python (Pandas или аналогичные инструменты).
Backend-опыт от 3 лет.
Опыт работы с API и интеграциями.
Опыт построения RAG-систем.
Понимание embeddings и vector databases.
Опыт работы с LLM (OpenAI, Claude или open-source модели).
Практический опыт разработки автоматизаций и интеграций (Python, API, n8n, Make или аналоги).
Опыт работы с AI-агентами и их оркестрацией.
Обязательный успешный опыт внедрения AI-агентов.
Опыт использования AI-assisted coding (Codex или аналоги).
Понимание принципов function/tool calling, интеграции LLM с внешними инструментами и сервисами.
Понимание принципов оценки качества AI-решений (evals), мониторинга и обеспечения стабильной работы LLM-систем.
Практический опыт самостоятельного проектирования технических решений и доведения их до работающего результата.
Желательно
Опыт построения ingestion pipeline.
Опыт работы с self-hosted и hosted LLM.
Техническое или математическое образование.
Умение работать с Excel и большими массивами данных.
Опыт работы с MCP и современными агентными фреймворками (OpenClaw, LangGraph, OpenAI Agents SDK или аналоги).
Понимание современных подходов к RAG: hybrid search, reranking, chunking, управление метаданными и оценка качества поиска.
Опыт использования инструментов observability и tracing для AI-систем.
Опыт построения масштабируемой AI-инфраструктуры и организации LLMOps-процессов.
Опыт технического лидерства, наставничества, архитектурного руководства проектами или формирования инженерных команд.
Личностный профиль
Внимательность к деталям.
Комфорт в условиях неопределенности.
Умение быстро прототипировать.
Самостоятельность.
Четкая и структурированная коммуникация.
Ориентация на долгосрочное сотрудничество (год и более).
Системное инженерное мышление и способность видеть взаимосвязь технических решений с задачами бизнеса.
Готовность брать ответственность за архитектуру, технические решения и конечный результат внедрений.
Умение самостоятельно определять приоритеты, аргументировать выбор технологий и предлагать оптимальные решения.
Потенциал развития в технического руководителя AI-направления.
Условия
Формат работы: удалённо или гибрид с возможностью работать из Дубая.
Занятость от 0,5 ставки до полного рабочего дня.
Оплата от 200 000 рублей на руки + весомый KPI за каждый успешно реализованный проект.
Работа напрямую с основателем компании, возможность влиять на выбор технологий, архитектуру и стратегию развития AI-направления.
Аналитический центр ТЭК (АЦТЭК)
Москва
Не указана
Саитова Светлана Викторовна
Москва
до 600000 RUR
Москва
до 650000 RUR
Никулин Леонид Михайлович
Москва
от 250000 RUR
Саралиев Олег Рамазанович
Москва
до 300000 RUR
Москва
до 200000 RUR