О позиции
Мы ищем AI Engineer для работы над платформой виртуальных AI-агентов, которая фокусируется на автоматизации коммуникации. Эта вакансия AI Engineer удалённо предлагает возможность работать в динамичной среде, где вы сможете развивать свои навыки и внедрять инновационные решения.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и развитие голосовых и текстовых AI-агентов с использованием пайплайна: STT → LLM → TTS.
- Построение и улучшение агентных сценариев, включая prompting, tool use и orchestration.
- Оптимизация latency, качества ответов и стабильности пайплайна.
- Fine-tuning и оценка LLM и speech-моделей под реальные кейсы.
- Интеграция AI-компонентов в продакшн с использованием C# / SIP / RTP стека.
- Исследование и внедрение новых моделей, фреймворков и подходов в области AI.
Требования
- Опыт работы от 2 лет в AI/ML в продакшене.
- Глубокое понимание LLM, включая prompting, RAG и fine-tuning.
- Опыт работы с агентными системами и понимание их внутренней структуры.
- Знание speech технологий (STT / TTS) будет сильным плюсом.
- Способность оценивать качество моделей end-to-end.
- Опыт on-premise инференса, включая локальный запуск и квантизацию.
- Уверенная работа с Linux и/или Windows.
Будет плюсом
- Знания в экосистеме HuggingFace.
- Опыт в Telecom / VoIP и в разработке Agentic AI.
Что мы предлагаем
- Работа в продуктовой команде с фокусом на инновации и эксперименты.
- Гибкий формат сотрудничества и возможность удалённой работы после запуска проекта.
- Релокация в Ташкент на период запуска проекта (до сентября).
- Динамичная рабочая среда с разнообразными задачами.
- Возможность профессионального роста и развития в области AI.
Если вам интересна эта вакансия AI Engineer, присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью нашего проекта!
Вакансия предлагает интересные задачи в области AI с конкурентной оплатой. Однако, требуется опыт и навыки в специфических технологиях, что может ограничить круг кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание и практический опыт работы с Python и библиотеками для машинного обучения, такими как Whisper и LangChain, что позволяет эффективно разрабатывать и оптимизировать AI-агентов.
Способность к самоорганизации и высокой степени автономности в удаленной работе, что критично для успешного выполнения задач в динамичной среде HaaS Platform.
Опыт работы с архитектурами LLM (например, LLaMA и Mistral) и понимание их интеграции в сложные системы, что поможет в создании эффективных голосовых и текстовых агентов.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев