Про проект
Заказчик развивает ИИ-направление и выводит решения на базе LLM в промышленную эксплуатацию. Речь не про прототипы и не про пет-проекты — нужны люди, которые уже доводили AI-агентов до продакшена и понимают, что это такое на практике. Команда распределённая, работа полностью удалённая.
Кого ищем
Data Scientist / AI Engineer с коммерческим опытом от 3 лет, который в роли DS/AI Engineer реализовал и вывел в прод решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. Человека, который одинаково уверенно чувствует себя и в классическом ML, и в глубоком обучении, и в инфраструктуре.
Что предстоит делать
•Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, в том числе AI-агентов на базе LLM.
•Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению.
•Работать с Deep Learning в части NLP, включая архитектуру Transformer.
•Делать fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.).
•Разрабатывать интеграции с ИТ-системами.
•Работать с промышленным k8s.
Требования
•Коммерческий опыт работы от 3 лет.
•Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ — обязательно в том числе AI-агентов на базе LLM — в роли Data Scientist / AI Engineer.
•Знание основ Classic Machine Learning.
•Хорошее знание Deep Learning (NLP).
•Глубокое понимание архитектуры Transformer.
•Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов.
•Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.).
•Уверенная работа со стеком Python — Torch, Transformers.
•Опыт разработки интеграций с ИТ-системами.
•Опыт промышленной работы с k8s.
Обязательные технологии и инструменты
Python, Torch, Transformers, k8s.
Как будет проходить отбор
Собеседование техническое, по каждому пункту требований. Будьте готовы отвечать на вопросы по темам, которые указаны выше — от классического ML и Transformer до проектирования агентов и продакшена.
Условия
•Полная удалёнка.
•Зарплата: от 200 000 до 230 000 ₽ на руки.
•Выплата раз в месяц.
•Оформление по ИП, налоги покрывают.
Как откликнуться
В отклике коротко расскажите о своём опыте с LLM и AI-агентами — что именно выводили в прод, какую роль играли, какой стек использовали. Если есть кейсы с fine-tuning и промышленным k8s — обязательно упомяните.
