Инженер по локальным LLM и автоматизации

Компания ТИСС развивает направление AI-сервисов и ищет инженера по локальным LLM и автоматизации, который поднимет и будет вести AI-сервера, а на их основе соберёт рабочие процессы: техподдержку с базой знаний, ботов, разбор звонков, сбор и обработку данных. Это не обучение моделей, а внедрение: железо и софт, открытые модели, пайплайны, Python и результат, которым пользуются люди.

Задачи

• Администрировать ИИ-сервера и стек вроде GPUStack, Ollama, Open WebUI, n8n или аналогов.
• Выбирать и настраивать открытые модели под конкретную задачу.
• Собирать сценарии в n8n или похожем инструменте — от чат-бота для клиентов до внутренних процессов.
• Сделать из Open WebUI или другого чата платформу техподдержки с RAG по базе знаний.
• Настроить транскрибацию звонков и дальнейшую обработку расшифровок.
• Собрать процесс ревью кода через ИИ-сервер как полноценный модуль с нормальным качеством.
• Писать парсеры и небольшие программы для сбора данных из открытых источников, затем прогонять результат через ИИ-сервера.

Требования

• Уверенная работа в Linux, Docker, CI/CD, git.
• Хорошее владение Python: рабочие скрипты и парсеры.
• Понимание видов API (REST, GraphQL, вебхуки, RPC).
• Умение работать с HTTP, JSON, HTML и чужим SDK по документации.
• Опыт сборки пайплайнов в n8n или похожем инструменте.
• Опыт поднятия локальных моделей (Ollama, Open WebUI, vLLM или аналоги) и понимание, какую модель когда брать.
• Хотя бы один реализованный RAG: чат, который отвечает по документам, а не фантазирует.
• Умение довести задачу до рабочего контура самостоятельно.

Будет преимуществом

Опыт работы с GPUStack или похожими системами, DataLens, Whisper, Telegram-ботами, FastAPI или Flask, SQL, векторными базами (Qdrant, PGVector и т.п.), а также опыт внедрения LLM во внутренние процессы компании.

Условия

• Задачи, в которых AI-решения доходят до реальных пользователей и измеримого результата.
• Официальное оформление и социальный пакет.
• Оборудование, обучение за счет компании.
• Прозрачный процесс принятия технических решений.
• График 8/5 и удаленный формат работы.
• Опыт работы: 1–3 года.
• Полная занятость.