Сейчас мы поиске middle Python-разработчика (AI) в команду, которая занимается цифровой трансформацией бизнеса. Из ближайших задач - автоматизация процессов и работа с внутренним AI порталом.
Для нас критичен опыт работы с RAG-системами и AI.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать автоматизированные решения для бизнес‑процессов на основе технического задания.
- Проектировать архитектуру программных решений: подбирать технологии, определять структуру компонентов и схемы их взаимодействия.
- Взаимодействовать с бизнес‑аналитиками и конечными пользователями — уточнять требования, согласовывать решения, собирать и учитывать обратную связь
- Интегрировать языковые модели (LLM) в системы — как локальные, так и через API.
- Настраивать и дообучать модели под конкретные задачи; реализовывать RAG‑системы для повышения качества генерируемого контента.
- Проводить рефакторинг существующего кода — устранять избыточность, оптимизировать производительность, повышать читаемость и поддерживаемость.
- Организовывать и проводить code review: анализировать код коллег, давать конструктивные замечания, следить за соблюдением стандартов кодирования.
- Изучать и внедрять перспективные технологии, инструменты и методологии, повышающие эффективность разработки.
Мы ожидаем:
- Уверенное владение языком Python, опыт разработки не менее 2х лет.
- Опыт разработки и внедрения RAG‑систем.
- Практический опыт работы с ИИ‑платформами и API: OpenAI API; Yandex Foundation Models; Qwen; n8n или аналогичными инструментами.
- Навыки составления и оптимизации промтов для языковых моделей.
- Уровень английского языка — не ниже Intermediate (B1), включая умение читать техническую документацию и вести рабочую переписку.
- Опыт дообучения локальных языковых моделей под специфические задачи.
- Высшее образование (техническое или смежное).
Будет плюсом:
- Знание дополнительных языков программирования (C#, PowerShell, JavaScript и др.) — будет преимуществом.
- Базовые знания в области ML/DL: понимание принципов работы нейросетей, основных метрик качества, этапов обучения моделей.