В связи с развитием направления ИИ и ML в Холдинге "Агросила" приглашаем кандидатов на вакансию Ведущий AI-инженер
Чем предстоит заниматься?
Выполнять в команде роли ведущего AI-инженера и бизнес-аналитика ИИ-решений Холдинга;
Разрабатывать, внедрять и сопровождать ИИ-решения Холдинга: чат-боты, голосовые ассистенты, цифровые помощники, корпоративные базы знаний, RAG-сервисы, AI-агенты и аналитические сервисы;
Участвовать в ИТ проектах Холдинга по развитию клиентской, закупочной и внутренней поддержки; созданию цифровой базы знаний и сервисов самообслуживания; прогнозированию, планированию и оптимизации производства;
Участвовать в сборе требования от бизнеса и переводить их в понятные ТЗ;
Совместно с DE/DS/ML/AI- специалистами определять архитектуру и функциональную логику работы ИИ-решений;
Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами;
Улучшать качество, скорость и надежность ИИ-решений Холдинга, настраивать их мониторинг и аудит;
Проводить код-ревью, в роли наставника давать коллегам конструктивную обратную связь и участвовать в развитии инженерных практик команды.
Наши ожидания от кандидата:
Опыт работы AI/ML-инженером, backend-разработчиком AI-сервисов или техлидом LLM/RAG-решений от 3 лет, с проектами, доведенными до промышленной эксплуатации и реального применения бизнесом;
Опыт разработки «с нуля» и внедрения в бизнес AI/ML-решений: чат-боты, голосовые ассистенты, RAG-сервисы, AI-агенты, корпоративные базы знаний или аналитические сервисы;
Знание архитектуры AI-решений: LLM-сервисы, RAG-контур (embeddings, vector search, chunking, reranking), слои оркестрации, промптов, интеграций и оценки качества;
Опыт full-stack разработки: frontend-приложения, backend-сервисы;
Опыт работы с AI-фреймворками (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Dify) и векторными базами (Qdrant, Pinecone, Elasticsearch или аналоги);
Навыки контейнеризации и развертывания: Docker, k8s, dev/test/prod, CI/CD;
Умение быстро собрать прототип / PoC для проверки гипотезы: LLM-сервис, база знаний, интеграции, интерфейс, базовая аналитика;
Опыт работы с данными: источники, ETL/ELT, DWH, BI, качество, права доступа, версионирование;
Навыки бизнес-анализа и постановки задач для DE/DS/ML-команд: интервью с заказчиками, AS IS / TO BE, ТЗ, PRD, user stories, критерии приемки;
Умение оценивать эффект и качество AI-решений: целевые и продуктовые метрики (качество и скорость ответов, стоимость запроса, конверсия), тестовые наборы, human review, A/B-тесты, анализ результата после внедрения;
Опыт интеграции AI-сервисов с 1С, CRM, DWH, BI, базами знаний и внутренними информационными системами;
Опыт применения требований информационной безопасности при разработке программных решений, включая разграничение прав доступа, аудит действий пользователей, обеспечение защиты данных;
Опыт код-ревью, наставничества, декомпозиции задач и контроля инженерного качества;
Разработка: HTML5, SQL, Python 3.10+ и JavaScript/TypeScript (ООП, асинхронность); VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook, Git, GitHub/GitLab;
AI/LLM: ChatGPT, Claude, Gemini и аналоги; фреймворки для RAG и AI-агентов (LangChain, LangGraph, Dify, n8n); векторные БД и поиск (Qdrant, Weaviate, Elasticsearch, OpenSearch); оценка ответов (LangSmith, RAGAS, promptfoo);
Конкурентную, белую заработную плату, квартальную премию. Ежемесячная заработная плата 261 000 р. до вычета налогов. Средняя заработная плата с учетом квартальной премии до 280 000 р.
Наставничество и кураторство для быстрой адаптации новых сотрудников на начальных этапах работы;
Профессиональное развитие и обучение за счет компании;
Возможность внести свой вклад в развитие компании, участвуя в крупных, интересных проектах;
Широкие возможности для профессионального и карьерного роста;