GenAI Engineer

#vacancy #вакансия #job #GenAIразработчик

GenAI разработчик/ИИ инженер
Грейд: Middle+/Senior
Локация: РФ/РБ
Период: до конца года с возможным продлением

Требования:
1. Оркестрация GenAl-areнтoв и автоматизаций
- построение мультиаrентных систем: опыт создания агентов и субагентов (toolcafling, управление цепочками вызовов) хотя бы в одном из подходов: low-code/visual
(n8n, Flowise, Dify, Langflow) или code-first (LangChain / LangGraph, Llamafndex, Semantic Kernel, агентные фреймворки CrewAI, AutoGen).
- протоколы интеграции инструментов: опыт с МСР (Model Context Protocol) или аналогичными решениями.
- n8n корпоративный стек (будет преимуществом): понимание архитектуры платформы, создание кастомных нод и публикация suЬ-воркфлоу.
2. Разработка и обработка данных
- языки разработки: уверенное владение JavaScript / TypeScript и Python для реализации бизнес-логики и кастомных функций/над.
- работа с данными: экспертное работа со структурированными данными JSON, методами трансформации данных, проектированием схем и запросов в PostgreSQL.
- frontend (преимущество): React для разработки лёгкого UI при необходимости.
З. Интеrрации и сбор данных
- АРl-интеrрации: уверенная работа с REST и 0Auth2; подключение к внутренним сервисам и витринам данных смежных подразделений по APJ.
- сбор данных из веб-источников: работа с поисковыми и веб-АРI, парсинг и нормализация внешних (интернет) данных.
- дополнительные стеки (преимущество): GraphQL, FastAPI.
- корпоративные системы (преимущество): опыт интеграции с CRM и корпоративными хранилищами/витринами данных (например, SAP CRM, SAP BW, 1 С).
4. ИИ-инженерия (LLM, RAG)
- LLM и промпт-инжиниринr: проектирование промптов; задачи суммаризации и генерации структурированных отчётов; балансировка качества, скорости и стоимости генерации.
- RAG и векторные хранилища: развёртывание RАG-конвейеров от подготовки датасет,ов и эмбеддингов до работы с векторными БД (PGVector, Qdrant, Milvus и аналоги).
- фреймворки оркестрации LLM: LangChain или аналоги.
5. Инфраструктура и безопасность
- On-prem и open-source модели: опыт развёртывания и эксплуатации локальных моделей в закрытом корпоративном контуре.
- среда Windows: обязательное требование вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows.
Защита данных: навык работы с чувствительными данными и понимание принципов их защиты внутри защищенного периметра.

Гибкие навыки (Soft Skills):
- работа в условиях неопределённости: продуктивность при дефиците документации и часто меняющихся вводных.
- коммуникации: умение переводить бизнес-требования на технический язык; плотное взаимодействие с системными аналитиками и владельцами бизнес-процессов.
- проактивность и автономность: самостоятельный поиск решений и уточнение деталей у стейкхолдеров без микроменеджмента.

телеграм для связи Показать контакты