ML Ai продакт инженер /вайбкодинг (удаленно)

Быстрорастущий стартап для креаторов ищет человека, который будет быстро проверять AI-гипотезы, собирать прототипы новых инструментов и улучшать текущие LLM / vision / video generation пайплайны в Trendsee.io Нам нужен не просто prompt engineer и не классический разработчик. Нужен человек, который умеет работать с разными генеративными моделями (текст, фото, видео), быстро тестировать гипотезы, собирать рабочие прототипы и оценивать результат по качеству, скорости и стоимости. Что нужно будет делать Проектировать и тестировать AI-пайплайны для анализа и генерации контента. Улучшать scoring видео, отбор референсов, анализ Reels/каруселей, генерацию сценариев и идей. Работать с текстовыми, визуальными и видеогенеративными моделями. Тестировать новые модели Подбирать модели под задачу: где нужна скорость, где качество, где дешевле Писать и улучшать промпты для текста, изображений и видео. Собирать быстрые прототипы и debug-интерфейсы вайбкодингос Сравнивать разные пайплайны по качеству, стоимости и скорости. Документировать результаты: что тестировали, какая модель лучше, где ограничения, что стоит внедрять. Обязательный опыт Практический опыт работы с LLM: OpenAI / Claude / Gemini или аналогами. Практический опыт с image generation: Midjourney / Flux / DALL-E / Stable Diffusion / Ideogram или аналогами. Практический опыт с video generation: Runway / Kling / Veo / Pika / Luma / Higgsfield / Seedance или аналогами. Понимание, как устроены промпты для разных типов моделей. Умение оценивать качество генерации: композиция, соответствие референсу, motion, артефакты, стиль, персонажи, реализм. Умение строить пайплайны: текст → изображение → видео, референс → промпт → генерация → оценка результата. Базовый JS/Node.js или Python для сборки прототипов и API-интеграций. Портфолио обязательно В отклике нужно приложить примеры работ с генеративными моделями: какие изображения генерировали; какие видео генерировали; на каких моделях; какие промпты / подходы использовали; что получилось хорошо; какие были ограничения; какие пайплайны тестировали. Можно приложить ссылки на Google Drive, Notion, Behance, Telegram-канал, Loom, YouTube, папку с файлами или любой другой удобный формат. Нам важно увидеть не красивые случайные картинки, а именно практический опыт: какие задачи вы решали, какие модели сравнивали, какие выводы сделали. Будет плюсом Опыт с API генеративных моделей. Опыт с автоматизацией генерации. Опыт с UGC / рекламными креативами / Reels / TikTok. Опыт с avatar video, talking head, product placement, image-to-video. Опыт с evals для генеративного контента. Опыт с парсингом Instagram / TikTok / YouTube / Threads. Умение быстро собирать MVP-интерфейсы для тестирования.