Full-Stack AI Engineer

Probiz Service

  • Алматы
  • 500 000-600 000 тнг в месяц
  • Постоянная работа
  • Полная занятость
  • 1 д. назад
1. Технические (Hard Skills) ТребованияОбязательно: * Глубокие знания в Machine Learning / Deep Learning:
  • Опыт работы с NLP (Natural Language Processing): понимание токенизации, векторных представлений слов (embeddings), архитектур трансформеров (BERT, GPT и их аналоги).
  • Практический опыт дообучения (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) под специфические задачи. Не просто использование API, а именно адаптация моделей.
  • Знание фреймворков: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face.
  • Программирование и инженерия:
  • Язык: Python.
  • Навыки работы с базами данных: как реляционными (SQL для извлечения финансовых данных), так и векторными (Pinecone, ChromaDB и т.д.) для семантического поиска.
  • Понимание REST API для интеграции бота с вашей системой финансовой отчетности и другими сервисами.
  • Знание основ контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes) для развертывания.
  • Инженерия данных (Data Engineering):
  • Умение проектировать и строить ETL/ELT процессы для сбора, очистки и структурирования финансовых данных из разных источников.
  • Понимание того, как качество данных влияет на качество модели.
2. Проектные и Бизнес-Требования (Soft Skills)Обязательно: * Коммуникация:
  • Ключевой навык. Способность "переводить" с технического языка на язык бизнеса и обратно. Объяснять сложные модели менеджерам и клиентам.
  • Умение собирать требования у нетехнических стейкхолдеров (финансистов, менеджеров по продукту, клиентов).
  • Управление проектами:
  • Понимание Agile/Scrum методологий.
  • Способность разбивать большую задачу на итерационные этапы (например: сначала прототип для ответов на простые вопросы, затем аналитика, затем прогнозирование).
  • Безопасность и конфиденциальность:
  • Понимание критической важности защиты финансовых данных.
  • Знание принципов "Privacy by Design" и соответствующих регуляторных требований.
3. Бонусные (Желательные) Навыки
  • Опыт работы с фреймворками для создания RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation).
  • Знание методов обеспечения доверия к AI (Explainable AI, XAI) — чтобы бот мог не только дать ответ, но и объяснить, на основе каких данных он его сделал.
  • Бэкграунд в разработке чат-ботов или голосовых помощников.
Должность: AI/NLP Engineer/DeveloperОпыт:
  • 3+ лет в ML/NLP.
  • 2+ проекта, связанных с разработкой чат-ботов или интеллектуальных ассистентов.
  • Портфолио или описание реализованных проектов, где роль была ключевой.
Консультирование по вопросам коммерческой деятельности и управления

HeadHunter