Инженер по внедрению AI-агентов (Middle+)

Группа компаний работает на рынке с 2014 года, активно внедряет AI-агентов в ключевые бизнесс-процессы: маркетинг, финансы, клиентский сервис и т.д Это живая система из десятков агентов. Вам предстоит работать в прямом взаимодействии с ТОП менеджерами и СЕО ГК – брать идеи и архитектурные наработки и превращать их в стабильные, продуктовые решения: настраивать, тестировать, очищать и масштабировать. Короткий цикл принятия решений, без бюрократии и лишних согласований. Мы ищем человека, который: Горит темой AI и хочет расти в направлении развития агентов в реальном бизнесе Дотошен в деталях: не останавливается пока не получит результат и все не заработает как надо Умеет работать в режиме «взял идею — сдал продукт» без микро менеджмента Готов к работе по часовому поясу Израиля (UTC+2/+3) Находится в зоне свободного интернета или имеет доступ ко всем зарубежным сервисам и инструментам / или готов туда переехать Ваши задачи: Реализовывать идеи в рабочие продукты — вести AI-агента от прототипа до стабильного продуктового решения Дорабатывать и тюнинговать агентов — чистить логику, улучшать промпты и RAG-пайплайны, повышать качество до продуктового уровня Обучать и дообучать модели — тонкая настройка (LoRA/QLoRA) LLM с открытым исходным кодом под конкретные бизнес-задачи Работать с данными — очищать датасеты, оценивать качество агентов, итерировать до результата Интегрировать агентов с инфраструктурой компании: CRM, ERP, MDM и телеком-инфраструктурой Закрывать IT-рутину — развёртывание, мониторинг и поддержка бизнес-агентов на выделенных серверах KPI испытательного срока (3 месяца) Настройка 2 стабилизированных роёв агентов. Конкретные критерии стабильности согласовываются совместно на старте. Технический стек: Python Middle+ — пишете и читаете чужой код Опыт работы с LLM: промптинг, RAG, тонкая настройка (SFT, LoRA/QLoRA) Опыт с open-source моделями (Llama, Mistral и аналоги) и их деплоем на собственном хостинге Понимание векторных БД (Chroma, Qdrant, Weaviate или аналоги) и их роли в RAG-архитектуре Docker, базовая Linux-инфраструктура, работа с серверами Опыт с агентными фреймворками: LangChain, LlamaIndex или аналоги Английский — технический уровень: документация, GitHub, статьи Мы предлагаем: Реальные продуктовые кейсы развития AI в действующем бизнесе — сильное портфолио в растущей нише Возможность расти вместе с направлением: углубляться в архитектуру агентных решений и участвовать в развитии нового внешнего продукта Прямое взаимодействие с руководителями, короткий цикл принятия решений Зарплата от 250 000 — обсуждается индивидуально на собеседовании Оформление на выбор: ИП / самозанятый / штат РФ-компании