AI Engineer

Компания: ghostbusters

Локация: Без ограничений

Формат работы: Удаленно

Зарплата: от 250 до 350 тыс. р

Компания строит платформу IBP / Integrated Business Planning для корпоративного планирования в цепочках поставок, логистике и финансах.

Команда развивает AI-ассистента для бизнес-планирования, который работает с реальными корпоративными данными и бизнес-логикой: анализирует внутренние данные, запускает алгоритмы прогнозирования и оптимизации, помогает пользователям с задачами планирования, объясняет результаты и находит возможности для улучшения бизнес-процессов.

Ищем AI Engineer, который будет проектировать и развивать AI-агентов, agentic workflows и LLM-инструменты для planning / forecasting / reporting / automation.

Основные задачи

• Разрабатывать AI-агентов и многошаговые agentic workflows.
• Интегрировать LLM с API, базами данных, внутренними системами и бизнес-логикой.
• Работать с RAG, embeddings, vector search, structured outputs, tool/function calling, memory/context.
• Настраивать evaluation: качество ответов, корректность tool usage, reliability, safety, performance.
• Улучшать prompts, tool definitions и reasoning flows.
• Внедрять AI-функции в production вместе с product / development командами.
• Общаться с бизнес-пользователями и превращать реальные planning-процессы в работу агента.

Что важно

• Сильный Python и инженерные практики: tests, CI/CD, Docker, Git.
• Опыт вывода LLM / agent-based приложения в production.
• Практический опыт с agent frameworks: LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI API или аналоги.
• Опыт с API, backend-сервисами, SQL и базами данных.
• Понимание RAG, embeddings, vector search, prompt engineering, structured outputs, tool/function calling и MCP.
• Английский B2+.

Будет плюсом

• FastAPI / Django / PostgreSQL.
• Time-series forecasting: gradient boosting, time-series foundation models и другие подходы.
• Optimization engines: MILP, Pyomo, Gurobi, HiGHS, OR-Tools / CP-SAT.
• Опыт с local / open-source LLM.
• Опыт использования coding agents для быстрых production-like прототипов.

Откликнуться: @tetanec1