Специалист по искусственному интеллекту / AI-инженер

О НАС: Группе компаний «Нео-Терм» более 15 лет. Наша специализация: Проектирование, производство, установка Котельных, Котлов, Тепловых пунктов, Насосных станций, Шкафов автоматизации и другого оборудования для инженерных систем. «Нео-Терм» комплексно подходит к решению задач различного уровня сложности: от разработки технического задания до ввода объекта в эксплуатацию на всей территории России. Уважительное отношение к интересам заказчика, уникальные знания, накопленный̆ опыт, навыки, современные подходы к решению поставленных задач, новейшая производственная база и наличие допуска к специальным видам работ позволяют нам решать масштабные и разносторонние инженерные задачи. Нео-Терм - от идеи до реализации! Присоединяйся! Обязанности: 1. Операционные задачи и интеграция: Написание и оптимизация промптов для работы с 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 существующие бизнес-процессы; Интеграция LLM в 1С через API. 2. Глубокая разработка и инженерные задачи: Разработка и внедрение RAG-систем (поиск и генерация по собственной базе знаний компании — документы, переписки, регламенты); Создание агентов и мульти-агентных систем для автоматизации целых 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 подходящих векторных баз (Qdrant, Milvus, Chroma, Pinecone). 3. Обучение, исследования и R&D: Дообучение (fine-tuning) открытых моделей (Llama 3, Mistral, Qwen, Gemma) под специфику наших бизнес-данных; 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 наших задачах; Построение пайплайнов для автоматического обучения и переобучения моделей по расписанию (MLOps). 4. 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, чтобы их могли поддерживать другие разработчики; Участие в стратегии компании по использованию ИИ — какие задачи можно автоматизировать через год, какие данные нужно собирать уже сейчас. Требования: Уверенное владение Python (типизация, асинхронность, ООП, работа с API); Опыт с основными 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, как работают RAG-системы и агенты. 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. Условия: Работа в стабильно развивающейся компании с большим объемом работ; Официальное трудоустройство по ТК РФ, 5-дневная рабочая неделя; Корпоративный спорт (волейбол, футбол), праздники и тимбилдинги; Комфортные условия работы, дружный коллектив; Возможность карьерного роста и профессионального развития.