Яковлев Валерий Валерьевич

AI-инженер (LLM, локальные модели)

Коротко

Требуется AI-инженер, который поднимет и будет вести локальный AI-сервер на открытых моделях (Qwen, Kimi, Hermes) и делать под него направленные автоматизации, включая настройку агентов вроде OpenClaw и обеспечение безопасности. Компания — небольшая, нанимает одного человека на постоянную удалённую работу с полной или частичной занятостью. Нужен опыт локального запуска моделей (MLX, llama.cpp, Ollama, vLLM), понимание квантизации и памяти, опыт построения RAG и векторного поиска, уверенное владение Python. Отклик требует сопроводительного письма с примерами проектов и ответами на технические вопросы.

Описание вакансии
Ищем в команду AI-инженера на постоянную работу. Нужен человек, который по-настоящему разбирается в локальном AI и сам доводит задачи до работающего результата: поднимет у нас AI-сервер на открытых моделях и дальше будет делать на нём автоматизации под наши задачи.
Чем будете заниматься
•Поднять и вести локальный AI-сервер: выбрать железо (Mac Studio на 128–256 ГБ или NVIDIA DGX Spark), запустить открытые модели (Qwen, Kimi, Hermes и т.п.), следить, чтобы всё работало.
•Делать направленные автоматизации — по одной, без «комбайна на всё». Пример: сервер сам собирает данные из интернета в свою базу, держит их свежими и за секунды отдаёт другим AI-моделям (Claude, GPT) через API или MCP.
•Настраивать агентов вроде OpenClaw под конкретные задачи — в изоляции и с минимальными правами.
•Подсказывать, что выгодно перевести на локальные модели, а что дешевле оставить в облаке.
•Отвечать за безопасность: сервер закрыт снаружи, секреты не утекают, текст из интернета не управляет моделью.
Кто нам нужен
•Уже запускали модели локально (MLX, llama.cpp, Ollama, vLLM) и понимаете, какая модель на каком железе пойдёт и с какой скоростью.
•Понимаете квантизацию, контекст и память: где модель начнёт тормозить или ошибаться и что с этим делать.
•Строили поиск по своим данным: эмбеддинги, векторные базы, RAG.
•Уверенно пишете на Python, умеете парсить сайты и работать с API.
•Разбираетесь в агентах (OpenClaw и подобные) и MCP, следите за новыми открытыми моделями.
•Делаете сами и доводите до конца: не «надо изучить», а «вот работает, вот замеры».
•Плюсом: опыт на NVIDIA (CUDA) и проекты на GitHub, которые можно посмотреть.
Условия
•Постоянная работа, не разовый проект. Занятость — полная, частичную можно обсудить.
•Удалённо.
•Железо покупаем мы, выбираем вместе.
Как откликнуться
Откликайтесь здесь, на hh, и обязательно приложите сопроводительное письмо. В нём — 2–3 своих проекта с LLM (ссылки или пара строк о том, что сделали лично вы) и короткие ответы на три вопроса:
•Какую модель вы бы запустили на машине со 128 ГБ памяти, чтобы вытаскивать данные из веб-страниц, и какую скорость ожидаете?
•Как сделать, чтобы другая AI-модель получала свежие данные из нашей базы быстрее, чем за секунду?
•Что может пойти не так, если агент сам читает страницы из интернета, и как от этого защититься?
Отклики без ответов на вопросы, скорее всего, не будем рассматривать.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте