Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Компания строит платформу для корпоративного планирования в цепочках поставок, логистике и финансах. Команда развивает AI-ассистента для бизнес-планирования, который анализирует корпоративные данные, запускает алгоритмы прогнозирования и оптимизации, помогает пользователям с задачами планирования и находит возможности для улучшения бизнес-процессов.
задачи
Разрабатывать AI-агентов и многошаговые агентные рабочие процессы;
Интегрировать языковые модели с API, базами данных, внутренними системами и бизнес-логикой;
Работать с RAG, эмбеддингами, векторным поиском, структурированным выводом, вызовом инструментов и управлением контекстом;
Настраивать оценку качества ответов, корректности использования инструментов, надежности, безопасности и производительности;
Улучшать промпты, определения инструментов и логику рассуждений;
Внедрять AI-функции в продакшн совместно с продуктовыми и разработческими командами;
Взаимодействовать с бизнес-пользователями для перевода процессов планирования в работу агентов.
требования
Уверенное владение Python и инженерными практиками: тесты, CI/CD, Docker, Git;
Опыт вывода приложений на базе языковых моделей или агентов в продакшн;
Практический опыт работы с агентными фреймворками: LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI API или аналогами;
Опыт работы с API, бэкенд-сервисами, SQL и базами данных;
Свободное владение английским языком (уровень B2+);
Будет плюсом опыт работы с FastAPI, Django, PostgreSQL, методами прогнозирования временных рядов, оптимизационными движками (MILP, Pyomo, Gurobi, OR-Tools), локальными или открытыми языковыми моделями, а также опыт использования кодинг-агентов для создания прототипов.