Applied AI Engineer (LLM/RAG)

Ищем Applied AI Engineer / Python Developer (LLM & RAG)
Компания: Demateam
Формат: Remote (Part-time)
Кто мы:
Мы выступаем «цифровым заказчиком» для топовых девелоперов и строительных холдингов РФ. Мы знаем всё про BIM-модели, календарные графики MS Project, 1С, эскроу-счета и кассовые разрывы.
Сейчас мы создаем собственную линейку ИИ-агентов для рынка недвижимости и промстроя, чтобы автоматизировать предиктивную аналитику рисков и управление активами.

Кого мы ищем:
Нам НЕ нужен академический Data Scientist, который будет годами обучать нейросеть с нуля. Нам нужен Прикладной ИИ-инженер (Applied LLM Engineer), который умеет брать мощные OpenSource мозги (Llama 3, Qwen, Saiga), скармливать им «грязные» корпоративные данные и заставлять их приносить реальную пользу бизнесу без галлюцинаций.
Что предстоит делать:

- Парсинг «ада»: Строить пайплайны извлечения данных из 500-страничных PDF-смет, актов КС-2 и чертежей (OCR, извлечение кривых таблиц, матчинг с XML из BIM).
- RAG-архитектура: Проектировать контуры поиска по корпоративным базам знаний (нормативы СНиП, исторические финмодели, договоры).
- Борьба с галлюцинациями: Настраивать промпт-инжиниринг и Reranking так, чтобы ИИ не выдумывал цифры, когда CFO спрашивает про прогноз кассового разрыва.
- Интеграции: Связывать ИИ-агентов с 1С, Directum RX и MS Project Server через API.
Наш стек и требования:
• Python (FastAPI, Asyncio) — уверенный уровень.
• LLM/RAG: LangChain / LlamaIndex, понимание того, как работает chunking, embedding, retrieval и evaluation.
• Векторные БД: PostgreSQL (pgvector), Qdrant или Milvus.
• Работа с документами: Опыт работы с PyMuPDF, pdfplumber, Tesseract / PaddleOCR (или понимание, как подключать Yandex Vision / GigaChat API для OCR).
• Понимание, что такое «грязные» enterprise-данные и как писать ETL-скрипты для их очистки.
Будет огромным плюсом:
• Опыт деплоя локальных LLM (vLLM, Ollama, Docker).
• Понимание основ финмоделей, SQL или строительной специфики (мы дадим вам лучших доменных экспертов на рынке, чтобы вы быстро въехали в тему).
• Опыт работы в B2B Enterprise / FinTech / PropTech.
Что мы предлагаем:
• Влияние: Вы не «один из ста винтиков». Вы станете ядром нового AI-направления.
• Доступ к данным: У нас есть размеченные датасеты (сметы, графики, финмодели), на которых можно строить потрясающие продукты.
• Зарплата: Обсуждаем индивидуально с сильным кандидатом под проект.
• Адекватный бизнес: мы говорим на языке денег и результатов, а не ради «хайпа вокруг нейросетей».

Как откликнуться:

Напишите в ТГ Показать контакты (Софья) или на почту Показать контакты:

1. Резюме + портфолио
2. Мини-ответ на вопрос:
«У вас есть PDF-смета от генподрядчика на 300 страниц (таблицы поехали, сканы) и Excel-таблица с вашей финмоделью. Опишите в 3–4 предложениях, как бы вы строили пайплайн, чтобы ИИ сверил объемы бетона из сметы с финмоделью и подсветил расхождения?»