AI Engineer (DRWN)
Через агенцію · Darwin Recruitment
Розробник програмного забезпеченняРозробник застосунківСистемний аналітикТимчасоваВіддалено
Наш клієнт розробляє корпоративні рішення на основі штучного інтелекту для глобальної виробничої організації та шукає практичного консультанта/розробника, який переведе сценарії використання штучного інтелекту від концепції до стабільного продакшну. Ви створюватимете додатки на базі LLM, AI-агентів та інтелектуальних помічників, інтегруватимете їх із корпоративними системами та супроводжуватимете під час розгортання, моніторингу й постійного вдосконалення.
Завдання
- Доведення сценаріїв використання штучного інтелекту від концепції до стабільного продакшну
- Створення додатків на базі LLM, AI-агентів та інтелектуальних помічників (RAG, семантичний пошук, чат-асистенти, обробка документів та багатошарові робочі процеси агентів)
- Інтеграція їх із корпоративними системами та супроводження на етапах розгортання, моніторингу й постійного вдосконалення
- Співпраця з бізнес-командами задля визначення та пріоритизації цінних сценаріїв використання, а також допомога у формуванні багаторазових стандартів штучного інтелекту та еталонних архітектур
Вимоги
- Підтверджений практичний досвід в інженерії штучного інтелекту, AI-консультуванні або розробці програмного забезпечення
- Впевнене володіння Python, створення бекенд-сервісів, API та інтеграцій рівня production
- Практичний досвід роботи з LLM / генеративним штучним інтелектом, зокрема prompt engineering, виклики інструментів/функцій (tool/function calling) та структуровані вихідні дані
- Впровадження RAG: векторний пошук, ембеддінги, завантаження документів та інтеграція корпоративних знань
- Agentic AI: оркестрація, планування, пам'ять, обмеження (guardrails), людина в контурі (human-in-the-loop) та багатоагентні системи
- Фреймворки штучного інтелекту / агентів, такі як LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI або Pydantic
- DevOps: Git, CI/CD, автоматизоване тестування, Docker та хмарне розгортання
- Запуск AI-додатків у продакшні: моніторинг, спостережуваність (observability), налаштування продуктивності та управління витратами
- Створення фреймворків оцінювання якості моделей та агентів (точність, галюцинації, безпека)
- Безпечне кодування, конфіденційність даних, контроль доступу та етичні практики використання штучного інтелекту
- Здатність чітко пояснювати складні технічні теми бізнес-стейкхолдерам
- Досвід у сфері виробництва, автомобілебудування, промисловості чи логістики (ERP, MES, PLM, IoT) буде перевагою