Обязанности:
-
Проектировать и настраивать AI-сценарии: чат-боты, ассистенты, рекомендательные
подсказки.
-
Реализовывать и поддерживать RAG-подход:
o подготовка данных (очистка, разметка, chunking);
o построение индексов и векторного поиска (vector store).
-
Интегрировать AI-сервисы с внутренними системами (порталы, CRM, тикет-системы, БД) через REST/API.
-
Настраивать промпты, цепочки запросов (prompt chaining), правила маршрутизации.
-
Следить за качеством ответов: собирать фидбек, метрики, участвовать в улучшении моделей и логики.
-
Работать в связке с разработчиками, аналитиками и бизнес-заказчиками.
Требования:
-
Понимание принципов работы LLM и RAG (что такое embeddings, vector store, контекстное окно и т.п.).
-
Опыт практической работы с одной из LLM-платформ / библиотек (OpenAI / Anthropic / open-source модели и др.).
-
Уверенный SQL и понимание работы с реляционными БД.
-
Базовый опыт интеграций через REST API (запросы, аутентификация, обработка ошибок).
-
Умение писать прототипы на Python (предпочтительно) или другом языке для glue-логики.
-
Навык формулировать требования и разговаривать с бизнесом «человеческим» языком.
Желательно (плюс)
-
Опыт с векторными БД (Milvus, Qdrant, pgvector, Chroma или аналоги).
-
Опыт построения пайплайнов обработки данных (ETL/ELT, data-pipelines).
-
Опыт работы с контейнерами (Docker) и базовыми практиками деплоя.
-
Понимание основных метрик качества AI-систем (precision/recall, user feedback, latency, cost per request).
-
Свободу в принятии решений и возможность карьерного роста в активно развивающейся международной компании
-
Интересные и разнообразные задачи, позволяющие влиять на бизнес и развитие продукта
-
Гибкое начало рабочего дня, современный офис в Esentai Tower (центр Алматы) или гибридный формат работы
-
Различные бенефиты и уникальные предложения на продукты компаний Freedom Holding Corp.