О компании
Avenga — международная инженерная компания, помогающая бизнесу работать с искусственным интеллектом в основе. С более чем 6000 экспертами по всему миру компания объединяет инженерный опыт с мышлением, ориентированным на ИИ, чтобы превращать амбициозные идеи в реальное воздействие в различных отраслях, технологиях и рынках.
Суть роли
Мы ищем старшего инженера по ИИ с мышлением основателя, который присоединится к инновационному проекту, направленному на преобразование сложных геологических и инженерных данных в интеллектуальные, структурированные и интерактивные системы. Вы будете создавать комплексные решения — от сбора и загрузки масштабных геологических наборов данных до оркестровки ИИ-агентов, разработки ИИ/МЛ конвейеров и визуализации сложных инсайтов через интерактивные 3D-интерфейсы.
Вы будете работать на пересечении ИИ, графов знаний, компьютерного зрения, обработки больших данных и 3D-визуализации, помогая автоматизировать понимание инженерной документации и преобразовывать неструктурированную информацию в модели, готовые к симуляции, и практические инсайты.
В этой роли вы получите значительную ответственность за технический стек — от загрузки данных и ИИ-воркфлоу до бэкенд-сервисов и пользовательских приложений. Вы будете тесно сотрудничать с инженерами и экспертами предметной области, превращая сложные требования в масштабируемые, готовые к производству решения.
Вы станете ключевым членом многопрофильной команды, работающей над интеллектуальными инженерными системами, внося вклад как в техническое направление продукта, так и в его развитие от ранних концепций до рабочих решений.
Основные навыки, которые вы принесёте
•Сильный практический опыт с Python и бэкенд-разработкой
•Практический опыт с LLM, VLM и ИИ-фреймворками, такими как LangChain, HuggingFace или аналогичными
•Опыт создания и оркестровки ИИ-агентов и агентных воркфлоу
•Практический опыт с графами знаний и графовыми базами данных, особенно Neo4j
•Опыт работы с векторными базами данных, такими как Qdrant, Pinecone или Vertex AI
•Хорошее понимание машинного обучения / глубокого обучения, включая понимание документов
•Практический опыт с компьютерным зрением и конвейерами обнаружения объектов
•Опыт создания производственных API с использованием FastAPI
•Опыт работы с Docker, GitHub, CI/CD и современными практиками разработки ПО
•Опыт работы с GCP, особенно Cloud Run
•Знание PostgreSQL и Redis
Желательные навыки
•Опыт работы с масштабными геологическими, инженерными, научными или геопространственными наборами данных
•Опыт с 3D-визуализацией, 3D-данными или интерактивными графическими интерфейсами
•Опыт работы со Streamlit, React или аналогичными технологиями для создания интерфейсов данных/ИИ
•Знакомство с инструментами оркестровки воркфлоу, такими как Temporal или Celery
•Опыт работы с инженерной документацией, такой как P&ID, технические спецификации или модели симуляции
•Опыт с 1D моделями симуляции или инструментами, такими как Amesim
•Опыт работы на ранних этапах или в среде инженера-основателя, беря на себя ответственность за несколько технических областей
Влияние, которое вы создадите
•Создавать комплексные конвейеры данных — от сбора и загрузки масштабных геологических и инженерных наборов данных до обработки и структурирования данных для ИИ-приложений
•Преобразовывать описания систем, P&ID, спецификации производителей и другие неструктурированные источники в структурированные графы знаний
•Улучшать генерацию графов знаний, интегрируя данные систем в реальном времени и дополнительные источники данных
•Проектировать и оркестрировать ИИ-агентов и агентные воркфлоу для автоматизации сложных инженерных и задач обработки данных
•Разрабатывать LLM/VLM и ML/DL конвейеры для понимания документов, извлечения информации и интерпретации систем
•Создавать логику отображения графа знаний в модели для автоматической генерации начальных 1D моделей симуляции, таких как модели Amesim
•Разрабатывать масштабируемые бэкенд-сервисы и API с использованием Python и FastAPI
•Создавать интерактивные 3D-визуализации и интерфейсы, которые преобразуют сложные геологические и инженерные данные в практические инсайты
•Создавать демонстрационные и административные интерфейсы с помощью Streamlit или React
•Обеспечивать масштабируемость, наблюдаемость, надежность и производительность ИИ и конвейеров обработки данных
•Сотрудничать с инженерами и экспертами предметной области для преобразования сложных реальных задач в практические решения на базе ИИ
