AI Engineer (DRWN)
Через агентство · Darwin Recruitment
Разработчик программного обеспеченияРазработчик приложенийСистемный аналитикВременнаяУдалённо
Наш клиент разрабатывает корпоративные решения на основе искусственного интеллекта для глобальной производственной организации и ищет практикующего консультанта/разработчика, который переведет сценарии использования искусственного интеллекта от концепции до стабильного продакшена. Вы будете создавать приложения на базе LLM, AI-агентов и интеллектуальных помощников, интегрировать их с корпоративными системами и сопровождать при развертывании, мониторинге и постоянном совершенствовании.
Задачи
- Доведение сценариев использования искусственного интеллекта от концепции до стабильного продакшена
- Создание приложений на базе LLM, AI-агентов и интеллектуальных помощников (RAG, семантический поиск, чат-ассистенты, обработка документов и многошаговые рабочие процессы агентов)
- Интеграция их с корпоративными системами и сопровождение на этапах развертывания, мониторинга и постоянного совершенствования
- Сотрудничество с бизнес-командами для выявления и приоретизации ценных сценариев использования, а также помощь в формировании переиспользуемых стандартов искусственного интеллекта и эталонных архитектур
Требования
- Подтвержденный практический опыт в инженерии искусственного интеллекта, AI-консалтингу или разработке программного обеспечения
- Уверенное владение Python, создание бэкенд-сервисов, API и интеграций уровня production
- Практический опыт работы с LLM / генеративным искусственным интеллектом, включая prompt engineering, вызовы инструментов/функций (tool/function calling) и структурированные выходные данные
- Внедрение RAG: векторный поиск, эмбеддинги, загрузка документов и интеграция корпоративных знаний
- Agentic AI: оркестрация, планирование, память, ограничения (guardrails), человек в контуре (human-in-the-loop) и многоагентные системы
- Фреймворки искусственного интеллекта / агентов, такие как LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI или Pydantic
- DevOps: Git, CI/CD, автоматизированное тестирование, Docker и облачное развертывание
- Запуск AI-приложений в продакшене: мониторинг, наблюдаемость (observability), настройка производительности и управление затратами
- Создание фреймворков оценки качества моделей и агентов (точность, галлюцинации, безопасность)
- Безопасное кодирование, конфиденциальность данных, контроль доступа и этичные практики использования искусственного интеллекта
- Способность четко объяснять сложные технические темы бизнес-стейкхолдерам
- Опыт в сфере производства, автомобилестроения, промышленности или логистики (ERP, MES, PLM, IoT) будет преимуществом