AI Engineer / Knowledge Engineer

О проекте

Запускаем внутреннее AI-направление для автоматизации бизнес-процессов, создания AI-copilot систем, внутренних AI-ассистентов и AI-driven workflow инфраструктуры.

Компания работает в beauty-tech сегменте и занимается профессиональным оборудованием для beauty-индустрии, включая международное направление.

Сейчас формируется небольшая AI-native команда, которая будет заниматься построением внутренней AI infrastructure компании.

Роль

AI Engineer / Knowledge Engineer

Ищем AI Engineer / Knowledge Engineer, который будет отвечать за AI knowledge layer и подготовку внутренней инфраструктуры данных для AI-систем компании.

Это НЕ research ML роль.

Нужен практический инженер, который умеет:

• работать с данными;
• строить RAG-системы;
• подготавливать AI-ready knowledge base;
• создавать document pipelines;
• работать с embeddings и vector DB;
• выстраивать внутреннюю AI-инфраструктуру вокруг данных компании.

Чем предстоит заниматься

• Построение AI-ready knowledge infrastructure
• Работа с внутренними данными компании:
• CRM,
• ERP,
• документы,
• email,
• BI,
• Notion,
• таблицы,
• внутренние базы знаний
• Создание document pipelines
• Построение RAG-систем
• Работа с embeddings и vector databases
• Подготовка AI-контекста для copilots и AI-assistants
• Создание AI-ready data pipelines
• Работа с AI workflow инфраструктурой
• Разработка Python-based AI tooling
• Использование AI-assisted development workflows

Технологии

• Python
• OpenAI API
• Claude API
• RAG
• Embeddings
• Vector DB
• LangChain / LangGraph
• AI agents
• AI workflows
• AI-assisted coding:
• Claude Code,
• Cursor,
• Codex,
• Copilot

Что важно

• Уверенный Python
• Понимание современных AI/LLM систем
• Опыт:
• RAG,
• embeddings,
• vector search,
• AI workflows,
• data processing
• Умение работать со структурированными и неструктурированными данными
• Практический инженерный подход
• Самостоятельность
• Умение быстро доводить задачи до результата
• Использование AI-assisted coding — must-have

Будет плюсом

• Практический ML experience
• Fine-tuning
• AI evals
• Production AI systems
• Knowledge systems
• Опыт orchestration / automation

Не подойдёт

• Pure research ML engineer
• Теоретический ML без практики
• Только no-code опыт
• Медленная корпоративная разработка без ownership

Формат работы

• Full remote
• Full-time
• Международный контракт
• Оплата в USDT
• Русскоязычная команда
• Английский B1+
• Кандидаты вне РФ и РБ

Кому подойдёт

• AI Systems Engineer
• Knowledge Engineer
• RAG Engineer
• Applied AI Engineer
• AI/ML Engineer с сильным practical mindset
• AI Infra Engineer