Название: AI Developer
Грейд: Middle
Локация/формат работы: Москва, гибрид 3-2/2-3

Задачи:
 Разработка приложений и ИИ-агентов с использованием современных LLM-инструментов (Claude Code, Cursor, Copilot и др.) — от идеи и прототипа до рабочего продукта.
 Доведение прототипов до боевых версий: рефакторинг, тестирование, обеспечение стабильности, производительности и безопасности решений, созданных с помощью ИИ-ассистентов.
 Выявление и анализ рутинных процессов в бизнес-подразделениях через интервью и наблюдение, с целью поиска точек оптимизации с помощью LLM.
 Консультирование бизнес-подразделений по возможностям применения LLM: подбор сценариев, оценка целесообразности, формирование рекомендаций.
 Помощь сотрудникам бизнес-подразделений в создании собственных ИИ-агентов — обучение, наставничество, сопровождение при внедрении.
 Проектирование архитектуры решений на базе LLM: выбор моделей, интеграции, пайплайны, работа с данными, RAG, оркестрация агентов.
 Взаимодействие с внешними подрядчиками: постановка задач, передача сложных проектов, контроль качества и сроков, приёмка результатов.
 Интеграция разработанных решений с существующими корпоративными системами и API.
 Документирование решений и процессов: техническая документация, инструкции для пользователей, регламенты поддержки.
 Мониторинг и развитие внедрённых решений: сбор обратной связи, оценка эффективности, доработка и масштабирование успешных кейсов.


Требования:

• Образование: техническое
• Профессиональный опыт и стаж: Опыт работы разработчиком/программистом от 3 лет.

Обязательные:
 Практический опыт разработки на одном или нескольких языках программирования (Python, JavaScript/TypeScript, Go и др.).
 Опыт работы с LLM и ИИ-инструментами: Claude, GPT, Gemini, Claude Code, Cursor, Copilot или аналогичными.
 Понимание принципов работы LLM: промпт-инжиниринг, контекстное окно, токенизация, ограничения моделей, галлюцинации.
 Опыт создания ИИ-агентов и/или RAG-систем: фреймворки (LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen и др.), векторные базы данных.
 Опыт доведения прототипов до production: понимание жизненного цикла разработки, CI/CD, тестирования, деплоя.
 Навыки быстрой разработки (rapid prototyping): умение за короткое время собирать рабочие MVP с помощью ИИ-инструментов.
 Понимание архитектуры приложений: клиент-сервер, API, микросервисы, базы данных, очереди, кэширование.
 Опыт интеграции с внешними системами (в т.ч. через API).
 Навыки работы с бизнес-заказчиками: умение проводить интервью, выявлять потребности, переводить бизнес-задачи на технический язык.
 Опыт взаимодействия с подрядчиками или внешними командами разработки: постановка задач, контроль, приёмка.
 Понимание безопасности и приватности данных при работе с LLM: ПДн, утечки, локальные модели, корпоративные политики.
 Аналитическое мышление и системный подход: способность декомпозировать процессы и предлагать оптимальные решения.
 Коммуникативные навыки: умение объяснять сложные технические концепции нетехническим сотрудникам.
 Самостоятельность и проактивность
 Обучаемость и интерес к технологиям ИИ: отслеживание трендов, готовность быстро осваивать новые инструменты и подходы.

Желательные:
 Опыт работы в корпоративной среде и понимание внутренних процессов.
 Опыт работы в торговой компании и понимание ключевых процессов и потребностей бизнес-пользователей
 Портфолио реализованных ИИ-агентов или приложений на базе LLM.
 Опыт обучения и наставничества сотрудников.
 Знание MLOps-практик и инструментов мониторинга LLM-приложений.