Здесь можно напрямую создавать и проверять AI-продукты, обязанности понятны, а условия включают сильные возможности для обучения; уровень зарплаты не указан.
Кликните для подробной информации
Передовые AI-технологииПонятные задачиПоддержка обучения
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Middle AI Engineer / AI Product Engineer (AI): Разработка MVP и прототипов AI-продуктов с акцентом на интеграцию LLM, AI-агентов, RAG, внешних API и внутренних сервисов. Фокус на быстрой проверке продуктовых гипотез, технической валидации качества, стабильности, стоимости и latency, а также развитии прототипов до пользовательских тестов.
Локация: гибридный формат работы из офиса в Москве, Сочи или Санкт-Петербурге либо удаленный формат работы.
Компания
Команда Disrupt направления «СверхТех» разрабатывает AI-продукты и MVP, превращая продуктовые гипотезы в рабочие прототипы.
Что делать
Разрабатывать MVP и прототипы новых AI-продуктов, интегрируя LLM, AI-агентов, RAG, внешние API и внутренние сервисы в продуктовые сценарии.
Собирать backend- и frontend-прототипы, демо-интерфейсы, пайплайны обработки данных и proof-of-concept решения.
Использовать Codex, Claude, Cursor, ChatGPT и другие agentic development tools для ускорения разработки.
Работать с продуктовыми гипотезами и самостоятельно выбирать подходящий стек для быстрой реализации.
Проводить техническую валидацию MVP: оценивать качество ответов модели, стабильность сценариев, стоимость запросов, latency, ошибки и ограничения.
Участвовать в хакатонах, продуктовых спринтах и проектных интенсивах, а также документировать архитектуру прототипов, ограничения и технический долг.
Требования
От 2 лет опыта разработки AI-продуктов, LLM-приложений, RAG-систем, AI-агентов или близких прототипов.
От 2 лет опыта работы с Python.
Практический опыт работы с LLM API, embeddings, structured output, tool calling, function calling или agentic workflows.
Опыт работы в ML/DS: данные, признаки, метрики качества, baseline, error analysis и оценка результата.
Понимание retrieval/RAG-подходов: chunking, embeddings, vector search, reranking, citations, groundedness и основных failure modes.
Опыт быстрой сборки рабочих прототипов без тяжелой архитектуры, но с понятной логикой и возможностью развития.
Опыт использования Codex, Claude, Cursor, ChatGPT или других AI-инструментов в разработке.
Хорошо, если есть
Опыт работы с TypeScript/JavaScript и простыми frontend/backend-приложениями.
Культура и преимущества
Гибридный формат работы из офиса в Москве, Сочи или Санкт-Петербурге либо удаленный формат.
Годовой бонус и ежегодный пересмотр.
ДМС с первого дня, стоматология и льготное страхование для семьи.
Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа и участие в IT-конференциях.
Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →