AI Automation Engineer

Что предстоит делать

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.

• 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.

Что ждём от вас

• 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 предлагаем