AI Automation Engineer
Коротко
Develops and implements applied AI solutions for internal process automation, including code review, metrics analysis, AI agents, MCP servers, RAG systems, and · Needs: Practical AI/ML solution development experience; cloud AI platform APIs (e.g., OpenAI, Anthropic); local model fine-tuning; LLM, Transformer, embeddings
Описание от работодателя
Wisebits — международный IT-холдинг с сильной технической командой!
Наш ключевой продукт — высоконагруженный видеохостинг, которым ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Более чем за 15 лет на рынке мы сформировали профессиональную команду, где ценятся вовлечённость и инициативность.
Если хочешь работать с high-load продуктом и иметь возможность влиять на его развитие — присоединяйся к нам!
Мы ищем AI Automation Engineer , который будет разрабатывать и внедрять прикладные AI-решения для автоматизации внутренних процессов компании. Основная задача — находить рутинные, трудоёмкие или плохо масштабируемые процессы в разных командах и превращать их в надёжные AI-инструменты и сервисы.
Чем предстоит заниматься:
Разрабатывать AI-инструменты для автоматизации code review и анализа изменений в коде.
Создавать системы автоматического анализа продуктовых и технических метрик, логов и событий с поиском аномалий.
Интегрировать Slack, таск-трекеры, базы знаний и внутренние сервисы компании.
Разрабатывать AI-агентов, например для создания задач из Slack-тредов, поиска похожих багов и подготовки кратких сводок.
Автоматизировать анализ инцидентов, определение возможных причин отказов и подготовку черновиков post-mortem.
Создавать инструменты для автоматических проверок сайтов, доменов и SEO-показателей.
Проектировать и разрабатывать собственные MCP-серверы, RAG-системы и пайплайны работы с корпоративными данными.
Оценивать качество AI-решений, снижать количество ошибок и контролировать стоимость и скорость их работы.
Работать как с облачными моделями, так и с локальными LLM.
Требования:
Практический опыт разработки решений с использованием AI/ML.
Опыт работы с API облачных AI-платформ, например OpenAI и Anthropic.
Опыт запуска, дообучения и fine-tuning локальных моделей.
Хорошее понимание принципов работы LLM, Transformer-моделей, embeddings и vector search.
Опыт разработки собственных решений на базе MCP и RAG .
Опыт интеграции AI-сервисов с внешними API, базами данных и корпоративными системами.
Уверенные навыки разработки на Python, TypeScript, Go или других backend или системных языках будет преимуществом.
Понимание принципов работы различных нейросетевых архитектур: Transformer, NLP-моделей, RNN и других.
Опыт работы с Docker, Linux, Git и базовыми CI/CD-процессами.
Умение превращать неформализованную бизнес-задачу в работающий технический прототип, а затем — в стабильный production-сервис.
Дополнительным преимуществом будет:
Опыт работы с LangGraph, LlamaIndex, Haystack, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками.
Знание PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, LoRA или QLoRA.
Опыт работы с локальным inference через vLLM, Ollama, llama.cpp, TGI или аналогичные решения.
Опыт работы с векторными базами данных и поисковыми системами: PostgreSQL/pgvector, Qdrant, Milvus, Weaviate, Elasticsearch или OpenSearch.
Навыки построения систем оценки качества LLM: eval-наборы, автоматические тесты, human feedback, мониторинг hallucinations и regression testing.
Понимание вопросов информационной безопасности, разграничения доступа и защиты конфиденциальных данных при работе с AI.
Опыт обработки логов, метрик и временных рядов, а также поиска аномалий.
Опыт разработки AI-агентов и систем с использованием tool calling.
Понимание observability.
Опыт работы с Kubernetes и облачными платформами.
Нам нужен не исследователь с академической специализацией, а сильный инженер-практик, который умеет быстро разбираться в новых AI-технологиях, создавать прототипы, проверять их пользу и доводить успешные решения до production.
Что мы предлагаем:
Работа над ML-продуктом с миллионами пользователей и живыми метриками;
Компактная команда, каждый инженер влияет на продукт и может развивать экспертизу сразу в нескольких направлениях;
Опытные коллеги, с которыми интересно дискутировать, совместно размышлять и запускать новые проекты и фичи;
Простая структура — минимум бюрократии, максимум ответственности;
Ежегодный рейз и премии;
Бонусы: медстраховка, налоговая компенсация, обучение, техника, курсы языков;
Релокация на Кипр: визовая поддержка, оплата переезда, билеты и первый месяц жилья;
Гибкий график, комфортная атмосфера и поддержка команды.