AI Solutions Engineer / Инженер AI-решений (Middle/ Middle+)

Network Technologies — официальный дилер «Элтекс», крупнейшего производителя сетевого и телекоммуникационного оборудования в России. Вся продукция разработана и произведена в России, сертифицирована и включена в реестры Минпромторга. Наша команда усиливает направление внутренней автоматизации продуктового подразделения. Нам нужен инженер, который умеет брать LLM-модели, интегрировать их в код и доводить прототипы до стабильно работающих инструментов внутри компании. Задача нашего направления — убрать рутину у сотрудников, ускорить обработку обращений и автоматизировать процессы контактного центра. Ваша задача — это внедрение AI в реальные процессы для того, чтобы сделать повседневную работу коллег удобнее. Чем предстоит заниматься Разработка и интеграция LLM-сервисов: Реализация пайплайнов для внутренних ассистентов, классификаторов и сценариев извлечения данных. Написание устойчивых к вариациям промптов, настройка структурированного вывода (JSON Schema), tool calling и поддержка RAG-систем. Разработка логики для многошаговых агентных сценариев (agent workflows) по готовым требованиям. Автоматизация Контактного центра: Интеграция готовых решений транскрибации и речевой аналитики (ASR) в наши внутренние сервисы. Реализация сценариев суммаризации, тегирования и выделения ключевых тем из текстовых расшифровок звонков. Помощь в автоматизации контроля качества работы операторов по заданным чек-листам. Поддержка и запуск моделей: Развёртывание open-source моделей на готовой внутренней GPU-инфраструктуре с использованием Ollama(прототипирование), vLLM или аналогичных инструментов. Участие в тестировании качества ответов моделей, мониторинг базовых метрик (скорость ответов, ошибки, задержки). Совместно с командой разработки и Заказчиком разбирать логику задач и проверять гипотезы. Что мы ждём от вас Инженерная база Опыт в Python: От 2 лет коммерческой разработки. Хорошее понимание ООП, асинхронности (Asyncio) и работы с REST API / FastAPI. Работа с данными: Уверенное знание SQL (PostgreSQL), умение писать и оптимизировать базовые запросы. Основы бэкенда: Опыт работы с Docker, понимание принципов CI/CD и работы брокеров сообщений (RabbitMQ / Kafka). Прикладная работа с LLM Практический опыт создания приложений поверх LLM API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT или open-source моделей). Понимание принципов работы RAG (Retrieval-Augmented Generation) и практический опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, ChromaDB или pgvector). Опыт работы с фреймворками: LangChain, LlamaIndex или кастомными аналогами. Мониторинг и качество Базовые навыки настройки мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) для AI‑сервисов. Умение интерпретировать метрики (latency, ошибки, fallback) и предлагать улучшения стабильности. Продуктовый подход Интерес не просто к написанию кода, а к тому, как решение помогает реальным пользователям (сотрудникам компании). Умение работать в кросс-функциональной команде, готовность задавать вопросы и предлагать свои технические идеи при общении с Заказчиком. Умение не только разработать инструмент, но и довести его до реального использования в команде — обучить пользователей, собрать обратную связь, доработать по итогам внедрения и обеспечить плавный переход на новый процесс. Будет вашим преимуществом Опыт работы с библиотеками для обработки звука и ASR (Whisper или аналоги). Опыт интеграции или локального запуска генеративных моделей изображений (Stable Diffusion / Flux) через API или UI-инструменты (ComfyUI). Опыт настройки базового логирования и мониторинга для ML-моделей. Знание подходов к управлению изменениями: знакомство с методологиями (например ADKAR) или практический опыт их применения — будет преимуществом.​​​​​​​ У словия, которые мы предлагаем: Прозрачное сотрудничество: официальное трудоустройство с первого дня, стабильная белая заработная плата; Соцпакет, ДМС со стоматологией; Возможность выбрать удобный адрес для работы: Ядринцевская 23 или Промкирпичная 22; Возможность гибридного графика - совмещение работы в офисе с работой из дома; Корпоративное обучение и профессиональный рост внутри компании;