AI инженер

Основные требования

Понимание принципов работы LLM-моделей и современных AI-подходов (prompt engineering, embeddings, RAG, фреймворки агентостроения);Опыт интеграции с API и внешними сервисами, базовое представление о микросервисной архитектуре;
Понимание устройства AI-агентов: reasoning, инструменты, контекстные цепочки, memory-архитектуры;
Навыки анализа качества моделей и построения метрик (reasoning Quality, hallucination detection, evaluation);
Базовые знания Docker и Git;
Умение писать чистый и структурированный код;
Готовность к постоянному исследованию новых AI-технологий и быстрым экспериментам;
Желание работать на стыке инженерии и исследований, развивая виртуальных сотрудников, которые реально выполняют рабочие задачи.

Чем предстоит заниматься

Разработка, настройка и улучшение AI-агентов на базе различных LLM-моделей (Deepseek, Qwen, Gemma локальные модели и др.);
Создание и развитие инструментов (tools) для агентов: интеграции с API, базами данных, CRM, внешними сервисами, внутренними системами;
Исследование новых возможностей и подходов: улучшение reasoning, расширение памяти агентов, повышение автономности и качества выполнения задач;
Оптимизация поведения виртуального эколога: тонкая настройка промптов, работа с цепочками рассуждений, анализ ошибок, улучшение устойчивости и надёжности;Разработка внутренних сервисов и пайплайнов, обеспечивающих работу агентов (контекстные хранилища, RAG, workflow-инструменты, наблюдаемость);
Совместная работа с разработчиками и продакт-командой для интеграции AI-функционала в продукт;
Активное использование AI-инструментов в собственной работе: автоматизация ресерча, тестирование, анализ логов, генерация вариантов решений.

Что мы предлагаем

Работа над уникальным продуктом, создающим чистый мир будущего уже сегодня;
Сложные и интересные задачи на стыке AI, инженерии и поведения моделей;
Наставничество от опытной команды, глубокое погружение в современные AI-подходы;
Возможность влиять на качество и интеллект, которыми будут пользоваться компании по всему миру;
Современный офис и комфортные условия;
Возможности быстрого профессионального роста в сфере прикладного AI;
Открытая культура, где поощряется использование AI во всех процессах — мы не только создаём агентов, но и сами работаем вместе с ними.