О позиции
Мы ищем AI-инженера (Middle+) для присоединения к нашей продуктовой IT компании. Ваша основная задача — строить надёжный и безопасный слой сервисов, обеспечивающий работу AI-функций внутри платформы. Это включает в себя обработку текстов и аналитику больших массивов данных.
Чем вы будете заниматься
- Настройка и оптимизация гибридного поиска по базам знаний (семантика + ключевые слова), работа со стратегиями чанкинга, ранжированием и тестированием качества ответов.
- Внедрение инструментов анонимизации (PII/NER) перед отправкой данных во внешние LLM-провайдеры, построение аудита действий AI.
- Автоматическое тегирование, оценка качества диалогов, генерация отчётности на основе данных клиентов.
- Строительство защищённых интерфейсов между AI-компонентами и внешними базами данных, CRM и провайдерами (OpenAI, YandexGPT, GigaChat).
- Внедрение решений для анализа текстовых и голосовых коммуникаций (транскрибация, тегирование, классификация).
- Следить за стоимостью токенов, latency и участвовать в развитии AI-инфраструктуры.
Требования
- Сильный опыт бэкенд-разработки (3–5+ лет).
- Глубокое понимание устройства современных LLM-систем — RAG, векторные базы данных, оркестрация.
- Понимание разницы между прототипом в чате и отказоустойчивым решением в продакшене.
- Умение самостоятельно реализовывать логику внутри существующего бэкенда.
Будет плюсом
- Опыт с транскрибацией и голосовыми данными.
- Опыт развёртывания OSS-моделей в контуре клиента.
Что мы предлагаем
- Заработная плата от 300 000 до 400 000 рублей в месяц.
- Полная занятость и возможность удалённой работы по всей России и СНГ.
- Работа в дружной команде профессионалов.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Современный стек технологий и интересные задачи.
Вакансия предлагает интересные задачи и конкурентоспособную зарплату. Однако, описание вакансии может быть более детализированным по условиям работы и команде.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание TypeScript и Node.js для разработки высокопроизводительных AI-сервисов, включая опыт работы с библиотеками для обработки данных.
Способность работать в удалённой команде, проявляя проактивность и самостоятельность в решении задач, а также умение эффективно управлять своим временем.
Опыт работы с NATS и Weaviate для построения распределённых систем и обработки больших объёмов данных, что позволяет создавать надёжные и масштабируемые решения.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев