Назад
обновлено 18 часов назад

AI Engineer (LLM)

350 000
Тип работы
fulltime
Английский
b2
vacancy_detail.hirify_telegram_tooltipВакансия из Telegram канала -

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

#jobs #vacancy #ai #llm #python #вакансия


Добрый день!

Появилась новая позиция AI Engineer.
Вилка до 350 тыс. р

Компания строит платформу IBP / Integrated Business Planning для корпоративного планирования в цепочках поставок, логистике и финансах.

Команда развивает AI-ассистента для бизнес-планирования, который работает с реальными корпоративными данными и бизнес-логикой: анализирует внутренние данные, запускает алгоритмы прогнозирования и оптимизации, помогает пользователям с задачами планирования, объясняет результаты и находит возможности для улучшения бизнес-процессов.

Ищем AI Engineer, который будет проектировать и развивать AI-агентов, agentic workflows и LLM-инструменты для planning / forecasting / reporting / automation.

Основные задачи:
▪️ Разрабатывать AI-агентов и многошаговые agentic workflows.
▪️ Интегрировать LLM с API, базами данных, внутренними системами и бизнес-логикой.
▪️ Работать с RAG, embeddings, vector search, structured outputs, tool/function calling, memory/context.
▪️ Настраивать evaluation: качество ответов, корректность tool usage, reliability, safety, performance.
▪️ Улучшать prompts, tool definitions и reasoning flows.
▪️ Внедрять AI-функции в production вместе с product / development командами.
▪️ Общаться с бизнес-пользователями и превращать реальные planning-процессы в работу агента.

Что важно:
▪️ Сильный Python и инженерные практики: tests, CI/CD, Docker, Git.
▪️ Опыт вывода LLM / agent-based приложения в production.
▪️ Практический опыт с agent frameworks: LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI API или аналоги.
▪️ Опыт с API, backend-сервисами, SQL и базами данных.
▪️ Понимание RAG, embeddings, vector search, prompt engineering, structured outputs, tool/function calling и MCP.
▪️ Английский B2+.

Будет плюсом:
▪️ FastAPI / Django / PostgreSQL.
▪️ Time-series forecasting: gradient boosting, time-series foundation models и другие подходы.
▪️ Optimization engines: MILP, Pyomo, Gurobi, HiGHS, OR-Tools / CP-SAT.
▪️ Опыт с local / open-source LLM.
▪️ Опыт использования coding agents для быстрых production-like прототипов.

Интересно будет пообщаться? Пишите в тг:

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 →

Текст вакансии взят без изменений

Источник -