AI Инженер Senior

Описание вакансии

компания "чк bi group ltd."

• проектировать, обучать и выводить в продакшен ml-модели для бизнеса: раннее предупреждение рисков по срокам и себестоимости строительных проектов, скоринг подрядчиков, прогноз качества;

• разрабатывать ai-агентов и сервисы на базе больших языковых моделей: ассистенты для анализа данных, автоматизация разбора документов и обращений, rag-поиск по корпоративной базе знаний;

• строить и сопровождать пайплайны данных: выгрузки из корпоративного даталейка, витрины, контроль свежести и качества данных, point-in-time дисциплина для обучающих выборок;

• доводить модели до реальных продуктов: api, дашборды, интеграция с корпоративными системами, мониторинг качества и деградации после запуска;

• проверять гипотезы бизнеса на данных и давать честные вердикты: что работает, что не работает и почему, с числами и ограничениями;

• оформлять методологию и результаты для руководства: понятные отчёты, метрики, границы применимости;

• развивать ml-платформу команды: стандарты экспериментов, переиспользуемые компоненты, mlops-практики;

• работать в связке с аналитиками, дата-инженерами и владельцами бизнес-процессов, менторить младших коллег.

• опыт коммерческой разработки на python от 4 лет, из них от 2 лет в машинном обучении или прикладном ai;

• подтверждённый опыт вывода ml-моделей в продакшен: от постановки задачи и сбора данных до мониторинга качества после запуска;

• уверенное владение sql и опыт работы с корпоративными хранилищами данных (postgresql, витрины, материализованные представления, оптимизация запросов);

• практический опыт работы с большими языковыми моделями: api ведущих провайдеров, построение агентов, rag-архитектуры, промпт-инжиниринг, оценка качества ответов;

• знание классического ml-стека: pandas, scikit-learn, градиентный бустинг, валидация без утечек данных, метрики качества (auc, precision, recall, калибровка);

• опыт оркестрации пайплайнов данных (airflow или аналоги) и контейнеризации (docker, kubernetes);

• инженерная культура: код-ревью, тесты, git, воспроизводимость экспериментов, документация;

• умение честно оценивать ограничения данных и моделей и доносить их до бизнеса простым языком;

• русский язык свободно, английский на уровне чтения технической документации;

• будет плюсом: опыт в строительной, промышленной или девелоперской аналитике, опыт работы с данными 1с, опыт построения ml-платформ и mlops-процессов, опыт менторства.

• официальное трудоустройство по тк рк;

• график работы: 5/2, 8:00–17:30;

• работа в офисе (бц agar, астана) — комфортное рабочее место;

• социальный пакет: оплачиваемый отпуск, больничные, дмс после испытательного срока;

• работа в команде it-поддержки;

• обучение за счёт компании: курсы, конференции, профильная литература;

• работа с разными системами и бизнес-процессами;

• доступ к базе знаний и внутреннему обучению.

Метки