AI-разработчик в TG @jobsearchhhhh удалённо

AI-разработчик для горнодобывающей компании на проекте по созданию мультиагентных систем и RAG-конвейеров с использованием LLM и open-source моделей в закрытом корпоративном контуре.

Задачи:

• 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).

Требования:

• Опыт создания мультиагентных систем (агенты и субагенты, tool-calling, управление цепочками вызовов) в одном из подходов: Low-code/Visual (n8n, Flowise, Dify, Langflow) или Code-first (LangChain/LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen).
• Опыт работы с протоколами интеграции инструментов: MCP (Model Context Protocol) или аналоги.
• Уверенное владение JavaScript / TypeScript и Python.
• Экспертная работа со структурированными данными JSON, методами трансформации данных, проектирование схем и написание запросов в PostgreSQL.
• 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.
• 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.
• 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.
• 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.

Условия:

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

Навыки:

• n8n
• Flowise
• Dify
• Langflow
• LangChain
• LangGraph
• LlamaIndex
• Semantic Kernel
• CrewAI
• AutoGen
• MCP
• JavaScript
• TypeScript
• Python
• JSON
• PostgreSQL
• React
• REST API
• OAuth2
• GraphQL
• FastAPI
• SAP CRM
• SAP BW
• 1С
• LLM
• RAG
• PGVector
• Qdrant
• Milvus
• Windows