AI Agent Engineer (Middle+)

Группа компаний работает на рынке с 2014 года, активно внедряет AI-агентов в ключевые бизнесс-процессы: маркетинг, финансы, клиентский сервис и т.д Это живая система из десятков агентов. Вам предстоит работать в прямом взаимодействии с ТОП менеджерами и СЕО ГК – брать идеи и архитектурные наработки и превращать их в стабильные, продуктовые решения: настраивать, тестировать, очищать и масштабировать. Короткий цикл принятия решений, без бюрократии и лишних согласований.

Мы ищем человека, который:

• Горит темой AI и хочет расти в направлении развития агентов в реальном бизнесе
• Дотошен в деталях: не останавливается пока не получит результат и все не заработает как надо
• Умеет работать в режиме «взял идею — сдал продукт» без микро менеджмента
• Готов к работе по часовому поясу Израиля (UTC+2/+3)
• Находится в зоне свободного интернета или имеет доступ ко всем зарубежным сервисам и инструментам / или готов туда переехать

Ваши задачи: 

1. Реализовывать идеи в рабочие продукты — вести AI-агента от прототипа до стабильного продуктового решения
2. Дорабатывать и тюнинговать агентов — чистить логику, улучшать промпты и RAG-пайплайны, повышать качество до продуктового уровня
3. Обучать и дообучать модели — тонкая настройка (LoRA/QLoRA) LLM с открытым исходным кодом под конкретные бизнес-задачи
4. Работать с данными — очищать датасеты, оценивать качество агентов, итерировать до результата
5. Интегрировать агентов с инфраструктурой компании: CRM, ERP, MDM и телеком-инфраструктурой
6. Закрывать IT-рутину — развёртывание, мониторинг и поддержка бизнес-агентов на выделенных серверах

KPI испытательного срока (3 месяца)

Настройка 2 стабилизированных роёв агентов. Конкретные критерии стабильности согласовываются совместно на старте.

Технический стек:

1. Python Middle+ — пишете и читаете чужой код
2. Опыт работы с LLM: промптинг, RAG, тонкая настройка (SFT, LoRA/QLoRA)
3. Опыт с open-source моделями (Llama, Mistral и аналоги) и их деплоем на собственном хостинге
4. Понимание векторных БД (Chroma, Qdrant, Weaviate или аналоги) и их роли в RAG-архитектуре
5. Docker, базовая Linux-инфраструктура, работа с серверами
6. Опыт с агентными фреймворками: LangChain, LlamaIndex или аналоги
7. Английский — технический уровень: документация, GitHub, статьи

Мы предлагаем:

• Реальные продуктовые кейсы развития AI в действующем бизнесе — сильное портфолио в растущей нише
• Возможность расти вместе с направлением: углубляться в архитектуру агентных решений и участвовать в развитии нового внешнего продукта
• Прямое взаимодействие с руководителями, короткий цикл принятия решений
• Зарплата от 250 000 — обсуждается индивидуально на собеседовании
• Оформление на выбор: ИП / самозанятый / штат РФ-компании