AI-инженер — проектирование конвейера обработки документов@ Урал Логистика
О позиции
Компания Урал Логистика оказывает транспортно-экспедиционные услуги по перевозке грузов железнодорожным транспортом. AI-инженер будет проектировать и разрабатывать конвейер обработки документов.
Чем вы будете заниматься
- Проектировать и разрабатывать конвейер обработки документов: загрузку, нормализацию, сегментацию, определение структуры и подготовку контекста.
- Извлекать структурированные данные из договоров, приложений, актов и других документов с учётом длинного контекста, таблиц и изменений условий во времени.
- Строить гибридный поиск с полнотекстовым и векторным retrieval, фильтрацией, реранкингом и сбором контекста.
- Развивать графовое представление документов, сущностей и связей, а также агентные и workflow-сценарии с управлением состоянием, инструментальными вызовами и fallback-механизмами.
- Разрабатывать Python-сервисы, API, фоновые задачи и интеграции с внутренними источниками.
- Участвовать в выборе моделей, экспериментах, fine-tuning и оптимизации локального inference.
Требования
- Промышленная разработка на Python на уровне middle+.
- Опыт с FastAPI или аналогичным фреймворком, асинхронным исполнением, очередями и фоновой обработкой.
- Рабочее знание PostgreSQL и SQL.
- Практический опыт вывода LLM-решений в production, понимание RAG, structured output, tool calling и многошаговых модельных сценариев.
- Опыт с Docker, Kubernetes и CI/CD.
- Умение создавать эталонные наборы, выбирать метрики, классифицировать ошибки и проводить регрессионное тестирование.
Будет плюсом
- Опыт с LangChain, LangGraph, MCP, GraphRAG, Qdrant, pgvector, vLLM и OpenAI-совместимыми API.
- Опыт fine-tuning и оптимизации локального inference.
Что мы предлагаем
- Полная занятость.
- Возможность трудоустройства через российское юридическое лицо в штат или через согласованную аутстафф-модель.
- Офисный, гибридный или для самостоятельных специалистов распределённый формат работы из России.
Вакансия предлагает интересные задачи в области AI и ML, однако не указана конкретная зарплата. Офисный формат работы может быть ограничивающим для некоторых кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в Python и FastAPI для разработки высокопроизводительных сервисов обработки данных в реальном времени.
Способность эффективно работать в гибридном режиме, поддерживая баланс между самостоятельной работой и сотрудничеством с командой для достижения общих целей.
Опыт работы с PostgreSQL для проектирования и оптимизации баз данных, а также применение методов CI/CD для автоматизации процессов развертывания и тестирования.
Критическое мышление и аналитические навыки для проектирования и оптимизации конвейеров обработки документов, включая извлечение и нормализацию данных.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Logistics
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев