Python-разработчик с опытом работы с AI/ML
О компании:
Мы — компания, работающая в сфере интернет-трафика и активно развивающаяся в направлении нейросетей. У нас более 10 внутренних B2B и B2C проектов собственной разработки.
Кого ищем:
Мы ищем разработчика, который умеет не просто экспериментировать с нейросетями, а строить рабочие AI-продукты. Нам важны реальные проекты, которые ты делал сам, а не просто теоретические знания.
Что нужно будет делать?
- Разрабатывать AI-продукты и интегрировать нейросетевые модели в сервисы.
- Автоматизировать обработку данных (тексты, изображения, видео) с помощью ML.
- Работать с API OpenAI, Hugging Face, Deepfake-технологиями.
- Создавать Fullstack-решения (если умеешь) или писать Backend с AI-интеграцией.
- Работать с Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker.
Кого рассматриваем:
- Ты уже делал свои проекты и можешь показать, что они реально работают.
- Хорошо знаешь Python и понимаешь, как работают нейросети.
- Не просто тестировал модели в Jupyter Notebook, а писал код, который используется.
- Умеешь работать с LLM (GPT, Claude и другие), CV (нейросети для изображений), NLP.
Что будет плюсом?
- Опыт работы с FastAPI, React, GraphQL, Docker, Kubernetes.
- Участие в хакатонах, pet-проекты, активный GitHub.
- Опыт в Fullstack-разработке, но это не обязательно.
Примеры задач, которые решаем:
- AI-помощник для анализа резюме (автоматический подбор кандидатов).
- Автоматизация обработки документации (ChatGPT + API).
- Обработка изображений нейросетями (анализ и модификация фото).
- Создание системы психологического профилирования клиентов (подбор персонализированных рекомендаций).
- Разработка Deepfake-технологий для онлайн-трансляций.
Условия:
- Фиксированный оклад — 60 000 рублей на старте + бонусы за выполненные задачи (до 200 000 рублей в месяц).
- Карьерный рост — чем сложнее задачи, тем выше доход.
- Удаленная работа, но можно и в офисе.
- Гибкий график, но нужно стабильно выделять 8 часов в день.
Как откликнуться?
1. Пришли GitHub или ссылки на проекты, которые ты сам делал.
2. Напиши, что именно ты делал, какие технологии использовал.
Важно: Если у тебя нет реальных проектов, а только теоретические знания, эта вакансия не подойдет. Нам нужны те, кто уже писал код и делал работающие AI-продукты.