AI-инженер / ML-инженер, промпт-инжиниринг

Компания «Нео-Терм» более 15 лет занимается проектированием, производством и установкой котельных, тепловых пунктов, насосных станций и шкафов автоматизации для инженерных систем.

Условия:

• Опыт работы: 1–3 года
• Занятость: полная
• График: 5/2, 8 рабочих часов в день
• Формат: на месте работодателя (офис), Химки
• Официальное трудоустройство по ТК РФ
• Корпоративный спорт (волейбол, футбол), праздники и тимбилдинги
• Возможность карьерного роста и профессионального развития

Обязанности:

Операционные задачи и интеграция:

• Написание и оптимизация промптов для LLM (ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat, DeepSeek)
• Создание шаблонов и системных промптов для отделов (продажи, маркетинг, поддержка, HR)
• Автоматизация рутинных задач с помощью готовых AI-решений: генерация писем, резюмирование документов, классификация обращений
• Интеграция готовых AI-сервисов через REST API в бизнес-процессы
• Интеграция LLM в 1С через API

Глубокая разработка и инженерные задачи:

• Разработка и внедрение RAG-систем (поиск и генерация по собственной базе знаний компании)
• Создание агентов и мульти-агентных систем для автоматизации цепочек задач
• Написание микросервисов на Python (FastAPI / Flask) для вывода моделей в продакшн
• Парсинг, очистка, разметка и подготовка датасетов для обучения
• Векторизация данных (работа с эмбеддингами) и выбор векторных баз (Qdrant, Milvus, Chroma, Pinecone)

Обучение, исследования и R&D:

• Дообучение (fine-tuning) открытых моделей (Llama 3, Mistral, Qwen, Gemma) под бизнес-данные
• Эксперименты с параметрами обучения: LoRA, QLoRA, PEFT, полный fine-tune
• Работа с мультимодальными моделями (текст + изображения / аудио) при необходимости
• Мониторинг и анализ дрейфа данных и дрейфа модели в продакшне
• Исследование новых подходов: чтение статей (ArXiv), воспроизведение методов, тестирование на задачах компании
• Построение пайплайнов для автоматического обучения и переобучения моделей по расписанию (MLOps)

Экспертиза и развитие:

• Мониторинг рынка ИИ: новые модели, библиотеки, подходы и рекомендации по внедрению
• Обучение и консультирование коллег из других отделов (промпт-инжиниринг для менеджеров, аналитиков)
• Ведение документации по решениям
• Участие в стратегии компании по использованию ИИ

Требования:

• Уверенное владение Python (типизация, асинхронность, ООП, работа с API)
• Опыт с ML-библиотеками: PyTorch / TensorFlow, HuggingFace Transformers, LangChain / LlamaIndex
• Понимание архитектуры трансформеров, механизма внимания, различий между GPT, BERT, T5
• Опыт работы с векторными базами данных и эмбеддингами
• Навыки работы с данными: Pandas, NumPy, регулярные выражения, работа с PDF/Word/Excel
• Базовые знания MLOps: Docker, Git, CI/CD, работа с облачными платформами (AWS, GCP, Yandex Cloud, SberCloud)
• Понимание работы RAG-систем и агентов

Приветствуется:

• Опыт дообучения моделей (fine-tuning) хотя бы на уровне учебных проектов
• Опыт работы с мультимодальными моделями
• Опыт построения MLOps пайплайнов и мониторинга дрейфа данных
• Опыт интеграции с 1С