1. Разработка промптов и системных инструкций
-
Проектирование промптов для диалоговых агентов, ассистентов и внутренних инструментов.
-
Создание цепочек промптов и настроек поведения: CoT, ReAct, Tool-Use, Agentic-логика.
- Оптимизация промптов под разные модели (OpenAI, DeepSeek, Llama 3/4, Mistral и др.).
- 2. Работа с различными нейросетями
-
Настройка и сравнение поведения разных LLM: облачных и локальных.
-
Тестирование локальных моделей (DeepSeek, Llama, Qwen и др.) с учётом аппаратных ограничений.
- Участие в выборе оптимальных моделей для задач проекта.
- 3. Дообучение и адаптация моделей
-
Подготовка датасетов и наборов примеров.
-
Участие в fine-tuning, RAG-настройках, supervised tuning, model alignment.
-
Анализ результатов дообучения и предложений по улучшению.
-
4. Разработка ИИ-агентов
-
Проектирование логики агентов: роли, ограничения, цели, контекст.
-
Настройка агентов для CRM: продажи, поддержка, запись на приём, подсказки операторам, анализ данных.
-
Взаимодействие с разработчиками для интеграции агентов в продукт.
-
5. Контроль качества и тестирование AI-функций
-
Проверка ответов моделей, выявление ошибок и некорректного поведения.
-
Разработка тестовых сценариев, чек-листов и метрик качества.
-
Улучшение стабильности и предсказуемости работы агентов.
-
Опыт промпт-инжиниринга (желательно примеры работ/портфолио).
-
Понимание архитектур LLM и принципов работы токенов, контекста, параметров (temperature, top-p и т.д.).
-
Практика работы с разными моделями: OpenAI, DeepSeek, Llama, Mistral, Qwen, Gemma.
-
Опыт работы с локальными LLM (запуск, настройка, ускорение, управление ресурсами).
-
Практика дообучения моделей: fine-tuning, SFT, RAG, настройка датасетов.
-
Умение проектировать логические сценарии, цепочки, сложные взаимодействия агентов.
-
Будет плюсом:
-
работа с LangChain, LlamaIndex, OpenAI Assistant API;
-
опыт как product/BA/QA;
-
разработка тестов для ИИ-систем;
-
понимание ML-концепций (хотя бы на уровне product-инженера).
-
-
Работа над быстрорастущим AI-направлением внутри SaaS CRM.
-
Возможность влиять на архитектуру AI-ядра и развитие ИИ-агентов.
-
Работа напрямую с командой продукта, разработчиками и ML-инженерами.
-
Гибкий график, удалённый формат.
- Конкурентная компенсация (обсуждается индивидуально).