Наша компания создаёт локальные (on-prem) AI-системы для автоматизации ключевых бизнес-процессов компаний — от обработки входящих запросов до отчётов и поддержки принятия решений.
Наша цель — построить «умный слой» поверх корпоративной системы, который позволит компании работать быстрее, точнее и эффективнее. Это не пилотный эксперимент, а стратегический продукт, который станет ядром бизнес-процессов.
Роль
Мы ищем AI-архитектора/ консультанта, способного проектировать и реализовывать архитектуру AI-решений, а не только писать код.
Это человек, который понимает бизнес-процессы, умеет разложить их на задачи и спроектировать систему агентов, пайплайнов и сервисов, которая принесёт бизнесу реальную ценность.
Задачи:
- Проектировать архитектуру модульной AI-системы и обеспечивать её масштабируемость.
- Определять стратегию работы агентов: как они взаимодействуют, принимают решения и распределяют приоритеты.
- Разрабатывать пайплайны обработки данных (от сбора до визуализации) с акцентом на качество и надёжность.
- Интегрировать агентов с корпоративными системами и внешними источниками (REST API, базы данных, Email, Excel).
- Работать на стыке бизнеса и технологий: анализировать процессы компании и определять, где и как эффективнее внедрить AI.
- Участвовать в принятии ключевых архитектурных решений, влияющих на дальнейшее развитие продукта.
Требования:
- Опыт работы с Python (3+ лет), включая pandas, requests, asyncio.
- Уверенное понимание архитектуры AI систем (LLM, AI agents, Transformers и др)
- Построение сервисов (FastAPI, Celery, Flask)
- LLM on-prem: опыт с vLLM или TGI, RAG, эмбеддинги, базовая дообучаемость (LoRA/SFT) офлайн;
- ML: практика с CatBoost/XGBoost/LightGBM, метрики (AUC/PR, RMSE/MAE, logloss), валидация, фичеинжиниринг;
- Опыт работы с фреймворками: LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex и др.
- Опыт интеграции с REST API и системами хранения (SQL, noSQL, Vector Database, PostgreSQL, MySQL, S3, Parquet).
- Владение Git, Docker и принципами модульной архитектуры.
Будет плюсом:
- Опыт работы с CRM, ERP, закупками или логистикой — поможет быстрее понять бизнес-процессы.
- Навыки в NLP/ML: классификация, NER, RAG, контекстная память.
- Опыт построения архитектуры сервисов на FastAPI, LangChain, Celery.
- Знание LLM API (OpenAI, Anthropic, Mistral и др.).
- Опыт анализа метрик e-commerce, включая построение и интерпретацию воронок, расчёт удержания и LTV, оценку динамики конверсий, а также применение этих показателей в поведенческой и продуктовой аналитике.
Условия:
- Участие в стратегически важном AI-продукте компании.
- Возможность влиять на архитектуру и будущее развитие системы.
- Гибкий график и удалённый формат работы.
- Современный технологический стек: LangGraph, Dash, PostgreSQL, Parquet, OpenAI API, FastAPI.
- Среда, где приветствуются эксперименты, R&D и внедрение новых подходов.
- Пространство для профессионального роста (в сторону ведущего архитектора или CTO-трека).