AI Software Developer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Разработчик AI-систем полного цикла в enterprise-среде: проектирует и владеет production-приложениями и AI-решениями (LLM, классический ML, гибридные подходы) для внутренних платформ — полевые операции, ценообразование, безопасность и комплаенс, финансовые модели, сбор структурированных данных.

Задачи

• Проектировать и владеть end-to-end системами: модели данных, backend-сервисы, API, веб- и мобильные приложения
• Создавать offline-first мобильные и веб-приложения с синхронизацией, очередями и разрешением конфликтов
• Разрабатывать приложения для полевых операций: учёт рабочего времени, отслеживание производства, ежедневная отчётность, использование оборудования
• Разрабатывать приложения для ценообразования, подготовки предложений, библиотек ставок и анализа исторических цен
• Разрабатывать приложения для безопасности и комплаенса: наблюдения, оценка рисков, инциденты, корректирующие действия, обучение
• Разрабатывать финансовые модели и приложения планирования: бюджетирование, прогнозирование, моделирование прибыльности, закрытие периода с версионированием и аудитом
• Разрабатывать настраиваемые инструменты сбора данных: фото, видео, геолокация, сканирование штрихкодов, подписи
• Поддерживать канонические модели данных для проектов, структур затрат, сотрудников, оборудования, клиентов и поставщиков
• Проектировать и владеть AI-решениями: LLM-приложения, классический ML, гибридные подходы
• Строить и эксплуатировать сложные AI-системы: агентные workflow, RAG-платформы, извлечение документов, детекция аномалий, отчётность на естественном языке
• Оценивать неоднозначные бизнес-задачи и определять подходящие архитектуры, паттерны и методы моделирования
• Определять и внедрять стратегии оценки, метрики и циклы обратной связи для измерения эффективности моделей и бизнес-эффекта
• Руководить разработкой data pipelines, интеграций, моделей хранилища и датасетов для оценки
• Интегрироваться с enterprise-системами: ERP, payroll, BI, телематика, платформы коллаборации; внедрять автоматическую сверку и контроль целостности данных
• Отвечать за production readiness: производительность, надёжность, стоимость, observability, обработка сбоев
• Выявлять и снижать риски bias, галлюцинаций, утечек данных и нежелательного поведения AI
• Планировать и выполнять миграции систем: миграция данных, параллельная работа, валидация, откат
• Кросс-функционально взаимодействовать с операциями, проектным менеджментом, бухгалтерией, HR и безопасностью для определения требований и дизайна решений
• Менторить и давать техническое руководство другим членам команды
• Участвовать в формировании и развитии инженерных стандартов, паттернов, документации и лучших практик

Требования

• Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering, Data Science или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт
• 8+ лет профессионального опыта в software engineering, data engineering, machine learning engineering или разработке AI-систем
• Продвинутое владение full stack: современные веб-фреймворки, production backend-язык (Python, TypeScript или C#), реляционное моделирование данных, SQL, API, тестирование, системный дизайн
• Подтверждённый опыт создания offline-first или local-first приложений, включая синхронизацию и разрешение конфликтов
• Production-опыт мобильной разработки на iOS и Android, включая enterprise-распространение и управление устройствами
• Продвинутое владение одной или несколькими крупными data-платформами: Snowflake, Databricks, Amazon Redshift, Microsoft Fabric или Synapse, или аналогичными
• Сильные прикладные знания ML и AI: концепции, методы оценки, режимы отказа
• Практический опыт проектирования, создания и деплоя LLM-систем на enterprise-платформах и фреймворках
• Опыт работы с одним или несколькими фреймворками AI-оркестрации: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel или аналогичными
• Глубокое понимание качества данных, релевантности признаков и поведения моделей на структурированных и неструктурированных данных
• Опыт создания или интеграции финансовых, плановых или прогнозных моделей с требованиями к точности, версионированию и аудируемости
• Опыт интеграции с ERP или аналогичной системой записи
• Опыт деплоя, мониторинга и итераций систем в production
• Рабочее знание enterprise-безопасности и контроля доступа: SSO, MFA, RBAC, обращение с чувствительными данными сотрудников и бизнеса
• Умение принимать и обосновывать технические компромиссы между точностью, стоимостью, риском и масштабируемостью
• Сильные коммуникативные и лидерские навыки, умение влиять на техническое направление и менторить других
• Опыт в строительстве, коммунальных услугах, field service или производстве — предпочтительно
• Двуязычность английский и испанский — предпочтительно

Навыки

• Python
• TypeScript
• C#
• SQL
• LLM
• RAG
• LangChain
• LangGraph
• LlamaIndex
• Semantic Kernel
• Snowflake
• Databricks
• Amazon Redshift
• Microsoft Fabric
• Synapse
• iOS
• Android
• ERP
• SSO
• MFA
• RBAC
• Machine Learning