Специалист по науке о данных GEN AI + Agentic AI

Аналитика рынка

Стек

Откликнуться

Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.

Описание

Специалист по науке о данных GEN AI + Agentic AI Только РФ Ставка до 2500 включая НДС если есть Только ваши штатные сотрудники О проекте: Разработка внутренней корпоративной ИИ-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), сервисов для создания ИИ продуктов, в том числе агентов, интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели. Обязанности: • Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов, ИИ ассистентов. • Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты. • Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов. • Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников Требования: • Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. • Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. • Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. • Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. • Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. • Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. • Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. • Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. • Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. • Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. • Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. • Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. • Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Обязательно указывайте следующее: - ФИО - Дата рождения - Локация, из которой планирует работать кандидат - Ставка - Сроки подключения на проект - Ваш ли штатный сотрудник - Чем подтверждается опыт, указанный в резюме (весь опыт за весь период работы), и готовность предоставить заявленные документы по итогу успешного прохождения интервью с клиентом писать [handle]

Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.