AI-разработчик

Описание вакансии

ID 3093

AI-разработчик

Локация РФ

Прием откликов до 14.07.2026, 10:00 (UTC+3). Тендерный запрос.

Горнодобывающая компания

Кол-во специалистов

1

Длительность проекта

с 20.07.2026 по 30.10.2026

Объем участия в проекте

Высокая нагрузка

~160 ч/мес

Формат взаимодействия

Удаленно

Требуемая локация специалиста

Россия

Доступность специалиста

UTC +3

Требуемое гражданство специалиста

РФ

Обязательные требования

1. Оркестрация GenAI-агентов и автоматизация

Обязательно:

• Опыт создания мультиагентных систем (агенты и субагенты, tool-calling, управление цепочками вызовов) в одном из подходов:

• Low-code/Visual: n8n, Flowise, Dify, Langflow.

• Code-first: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen.

• Опыт работы с протоколами интеграции инструментов: MCP (Model Context Protocol) или аналоги.

Будет преимуществом:

• Понимание архитектуры платформы n8n (корпоративный стек), создание кастомных нод, публикация sub-воркфлоу.

1. Разработка и обработка данных

Обязательно:

• Языки программирования: Уверенное владение JavaScript / TypeScript и Python (для реализации бизнес-логики и кастомных функций/нод).

• Работа с данными: Экспертная работа со структурированными данными JSON, методами трансформации данных, проектирование схем и написание запросов в PostgreSQL.

Будет преимуществом:

Frontend: Опыт разработки на React (для создания лёгкого UI при необходимости).

1. Интеграции и сбор данных

Обязательно:

• Уверенная работа с REST API и OAuth2.

• Подключение к внутренним сервисам и витринам данных смежных подразделений по API.

• Сбор данных из веб-источников: работа с поисковыми и веб-API, парсинг и нормализация внешних (интернет) данных.

Будет преимуществом:

• Опыт с GraphQL, FastAPI.

Опыт интеграции с корпоративными системами: SAP CRM, SAP BW, 1С.

1. ИИ-инженерия (LLM, RAG)

Обязательно:

• LLM и промпт-инжиниринг: Проектирование промптов; задачи суммаризации и генерации структурированных отчётов; балансировка качества, скорости и стоимости генерации.

• RAG и векторные хранилища: Развёртывание RAG-конвейеров от подготовки датасетов и эмбеддингов до работы с векторными БД (PGVector, Qdrant, Milvus и аналоги).

• Фреймворки оркестрации LLM: Опыт с LangChain или аналогами.

1. Инфраструктура и безопасность

Обязательно:

• On-prem и Open-Source модели: Опыт развёртывания и эксплуатации локальных моделей в закрытом корпоративном контуре.

• Среда Windows: Обязательное требование — вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows.

• Защита данных: Навык работы с чувствительными данными и понимание принципов их защиты внутри защищённого периметра.

1. Гибкие навыки (Soft Skills)

Обязательно:

• Работа в условиях неопределённости: Продуктивность при дефиците документации и часто меняющихся вводных.

• Коммуникации: Умение «переводить» бизнес-требования на технический язык; плотное взаимодействие с системными аналитиками и владельцами бизнес-процессов.

• Проактивность и автономность: Самостоятельный поиск решений и уточнение деталей у стейкхолдеров без микроменеджмента.

Задачи на проекте

• Разработка мультиагентных систем — создание агентов и субагентов для автоматизации бизнес-процессов с использованием LangChain, LangGraph, CrewAI или n8n.

• Построение RAG-конвейеров — развертывание систем генерации с дополненным поиском: подготовка датасетов, эмбеддинги, работа с векторными БД (Qdrant, PGVector).

• Промпт-инжиниринг и работа с LLM — проектирование промптов, суммаризация документов, генерация структурированных отчетов, оптимизация качества/скорости/стоимости.

• Интеграция с корпоративными системами — подключение ИИ-решений к внутренним сервисам и витринам данных (SAP, 1С) через REST API, OAuth2.

• Сбор и обработка данных — парсинг внешних веб-источников, нормализация данных, работа с JSON, PostgreSQL.

• Развертывание Open-Source LLM on-prem — установка и эксплуатация локальных моделей в закрытом контуре, работа в ОС Windows.

• Автоматизация рутинных задач сотрудников — замена ручного труда на алгоритмы ИИ (генерация отчетов, проверка документов, интеллектуальная поддержка