AI-Engineer
Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 23, 2026. First seen by Alion on Oct 22, 2026.
Ищем инженера для разработки и внедрения AI-функциональности в продукты компании: RAG-систем, решений на базе LLM, обработки и анализа речи и текста.
Чем предстоит заниматься:
1. Внедрять LLM в сценарии разработки, тестирования и использования продукта
2. Разрабатывать решения классификации, суммаризации и извлечения сущностей(подсистема работы с отчётностью на основе LLM)
3. Поддерживать и расширять функциональность голосового помощника на базе АТС (распознавание речи, voice activity, определение основного спикера)
4. Прорабатывать архитектуру интеграций, API-контракты, зависимости и эксплуатационные требования
5. Использовать отечественные и зарубежные модели
6. Разрабатывать решения первой линии онлайн-поддержки пользователей
7. Формировать внутри компании устойчивую среду использования AI - выстраивать единые практики и инфраструктуру применения LLM
Обязательные требования:
1. Уверенное владение Python и опыт разработки сервисов: асинхронная обработка, работа с базами данных, тестирование, Git, Docker
2. Практический опыт внедрения решений на LLM в продукт
3. Опыт использования Speach-To-Text и Text-to-Speach решений, включая потоковую обработку аудио, оценку качества распознавания.
4. Опыт разработки RAG: векторный и гибридный поиск, работа с метаданными и актуализацией индекса
5. Опыт работы с API языковых моделей, проектирования промптов, получения структурированных ответов
6. Понимание принципов безопасной работы с персональными данными пользователей
7. Умение самостоятельно переводить продуктовую задачу в технические требования, выбирать компромиссное решение между качеством, сроками и сложностью поддержки
8. Опыт работы в команде: согласование интерфейсов, фиксация договорённостей, обсуждение ограничений и сопровождение интеграций
Будет плюсом:
1. Широкая осведомлённость о существующих технологиях
2. Опыт развёртывания, оптимизации и дообучения open-source моделей
3. Опыт построения мониторинга AI-сервисов: задержки, ошибки, расход токенов, стоимость обработки
4. Опыт резервирования зависимостей