AI Solutions Engineer
Summary
Hands-on AI Solutions Engineer who tracks the AI market, prototypes and ships production LLM solutions (RAG, AI agents, multimodal AI, MCP), and integrates them into business workflows via Python, Docker, and APIs.
Ищем AI Solutions Engineer — hands-on AI-практика, который следит за развитием рынка AI и умеет превращать новые технологии в работающие решения с реальным бизнес-эффектом.
Нам нужен человек, который не просто читает про AI, а сам тестирует новые модели и инструменты, создаёт PoC и доводит успешные решения до production.
Чем предстоит заниматься
- Искать возможности применения AI для автоматизации и повышения эффективности бизнес-процессов.
- Следить за развитием LLM, AI Agents, RAG, multimodal AI, open-source models, MCP и новых AI-инструментов.
- Самостоятельно тестировать новые технологии и оценивать их качество, стоимость, производительность и применимость для бизнеса.
- Разрабатывать PoC и production AI-решения.
- Интегрировать AI с существующими системами и бизнес-процессами через API.
- Участвовать в выборе моделей, технологий и архитектуры.
- Работать с бизнесом и IT-командой: от постановки задачи и оценки эффекта до внедрения и масштабирования решения.
Что обязательно
- 2–3+ года практического опыта в AI/ML, AI Engineering или AI-автоматизации.
- Реальный опыт создания и внедрения production AI-решений.
- Практический опыт работы с LLM и современными AI-моделями.
- Понимание RAG, embeddings, vector databases, tool/function calling и AI Agents.
- Уверенный Python.
- Опыт работы с API, Git и Docker.
- Понимание принципов production-разработки и MLOps/LLMOps.
- Способность самостоятельно изучить новую технологию, быстро собрать PoC и оценить её практическую ценность.
- Английский, достаточный для работы с технической документацией и изучения новых технологий.
Будет большим плюсом
- OpenAI, Anthropic, Gemini и open-source LLM.
- LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналоги.
- Qdrant, pgvector, Pinecone и другие vector DB.
- FastAPI, CI/CD, cloud-инфраструктура.
- AI evaluation, мониторинг качества, оптимизация latency и стоимости.
- Собственные AI-проекты, GitHub или другие практические кейсы.
Кого мы ищем
Наш кандидат способен самостоятельно ответить на вопрос:
«Появилась новая AI-технология. Как быстро проверить её возможности, сравнить с текущим решением, оценить стоимость и качество и понять, где её можно применить в бизнесе?»
Если вы постоянно экспериментируете с AI, понимаете, куда движется рынок, и умеете доводить решения от идеи до production — будем рады познакомиться.
Что предлагаем
- Работа над реальными AI-задачами с измеримым бизнес-эффектом.
- Доступ к современным AI-моделям и IT-инфраструктуре.
- Возможность влиять на технологический стек и архитектуру.
- Обучение и участие в профильных конференциях.
- Гибридный формат 5/2: 50% офис / 50% удалённо.
- Офис в центре Москвы, м. Павелецкая.
- Конкурентная заработная плата по результатам собеседования.
- Расширенный ДМС после испытательного срока, включая стоматологию.
- 28 дней ежегодного оплачиваемого отпуска + 3 дополнительных оплачиваемых дня.