Наша компания создаёт локальные (on-prem) AI-системы для автоматизации ключевых бизнес-процессов компаний — от обработки входящих запросов до отчётов и поддержки принятия решений.
Цель проектов — построить «умный слой» поверх корпоративных систем, чтобы компании работали быстрее, точнее и эффективнее. Это не пилотные эксперименты, а стратегические продукты, которые становятся ядром бизнеса наших клиентов.
Роль
Ищем начинающего инженера, который будет помогать собирать данные, обучать простые модели, писать небольшие сервисы и готовить понятные отчёты для команды. Работа по задачам от PM/архитектора, с наставником и код-ревью.
Задачи
- Подготовка данных для моделей (чистка, простые преобразования, выгрузки из БД).
- Помощь в обучении и проверке базовых ML-моделей под задачи клиентов.
- Написание простых скриптов и небольших API-сервисов.
- Сбор простых отчётов и дашбордов для пользователей.
- Аккуратная работа с приватными данными: всё локально, без внешних сервисов.
- Документация своей работы и базовые тесты.
Must have
- Уверенный Python на прикладном уровне (работа с табличными данными, файлы, простые скрипты).
- SQL (MySQL/Postgres), ETL (pandas/polars).
- Git и умение работать по задачам (ветки, pull-request, код-ревью).
- Понимание, что такое LLM/ Transformers / ML и метрики качества.
- Фундаментальные знания мат. статистики: A/B тесты, проверка гипотез, вероятностные модели, интерпретация бизнес-метрик (воронки, удержание, конверсии), корреляционный и регрессионный анализ.
- Английский для чтения документации.
Nice to have
- Опыт с любым веб-фреймворком на Python (например, FastAPI).
- Опыт в визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly или любой удобный инструмент).
- Интерес к задачам из доменов: мобильные игры, автоматизация процессов.
Условия
- Участие в стратегически важных AI-продуктах компаний.
- Работа с реальными продуктами и наставником.
- Гибкий график, удалённый формат.
- Чёткие задачи, код-ревью, помощь в прокачке.
- Пространство для профессионального роста.