Ведущий AI-инженер/Python-разработчик по автоматизации бизнес-процессов

О проекте
NWIRE разрабатывает систему автоматизированного документооборота для крупной компании. Языковая модель проверяет и исправляет документы п и корпоративным шаблонам (текст, таблицы, рисунки, формулы), сверяет данные между главами и собирает итоговый пакет. Интерфейс - плагин для Яндекс Трекера, серверная часть на Go, модель работает на GPU-сервере в контуре заказчика.

Обязанности:

• Выбор открытой языковой модели (Qwen, DeepSeek, GLM и др.) и бенчмарк на контрольном наборе реальных документов.
• Развертывание и оптимизация инференса on-prem: vLLM / SGLang, квантизация (FP8/INT4), длинный контекст, настройка под нагрузку.
• Проектирование агентного пайплайна: промпты, tool calling, разбиение задач между моделью и детерминированными скриптами.
• Работа с DOCX: разбор и правка структуры документа, связка с рендерингом (LibreOffice) для контроля верстки.
• Метрики качества и регрессионные тесты: доля найденных ошибок, отсутствие ложных исправлений.
• Сопровождение опытно-промышленной эксплуатации, доработка по обратной связи пользователей.

Оборудование

• Целевая платформа: on-prem сервер Huawei Atlas 650E - 8× Ascend 950DT, 1 152 ГБ памяти HBM. Окончательный выбор будет сделан позже. Этот сервер проще всего привезти.

• На старте: разработка и подбор модели на арендованных GPU NVIDIA в Яндекс Облаке, затем перенос на собственный сервер заказчика.

• Стек на Ascend: CANN, MindIE / vLLM-Ascend. Нужна готовность разбираться с его особенностями: поддержка моделей, квантизация, производительность.

• От 3 лет в ML/NLP, из них от 1 года - практическая работа с LLM в продакшене.
• Опыт self-hosted инференса открытых моделей (vLLM, SGLang, TGI или аналоги); понимание влияния памяти GPU, KV-кэша и контекста на производительность.
• Опыт построения LLM-агентов или пайплайнов с tool calling.
• Уверенный Python, Linux, Docker.
• Умение выстроить оценку качества модели на собственных данных.

• Проект на 6 месяцев с возможностью продолжения (поддержка, развитие, тиражирование)

• Удаленный формат работы

• Оформление: ИП или самозанятость по ставке в час

• Вознаграждение - ежемесячно по факту затраченного времени

О компании

Sifox делает продукты на основе искусственного интеллекта для голосовых коммуникаций. С 2009 года мы работаем с операторами связи, крупными компаниями и контакт-центрами. Наши решения автоматизируют звонки, анализируют разговоры и защищают абонентов. Клиенты есть в России, странах СНГ и на Ближнем Востоке.

Мы усиливаем направление внедрения: нужны инженеры, которые доводят голосовых AI-агентов от пилота до работы на реальном трафике клиента и отвечают за результат в цифрах.

О роли

Это инженерная позиция, не консалтинг и не менеджмент проектов. Основная часть работы проходит в проектах конкретных заказчиков: вы разбираетесь в их процессах, проектируете голосовых и текстовых агентов, интегрируете их с системами клиента и запускаете в продакшн. Вы отвечаете за метрики внедрения и получаете реальное влияние на продукт: проблемы, найденные в проектах, попадают к команде разработки и в планы развития платформы.

Чем предстоит заниматься

• Вести внедрения у ключевых заказчиков от начала до конца: исследование процессов (маршрутизация звонков, сценарии операторов, эскалации, передача данных в бэк-офис), согласование критериев успеха, запуск, доработка, подтверждение эффекта и масштабирование на новые направления.
• Разрабатывать многошаговые сценарии голосовых и чат-агентов: промпты, RAG и работа с базами знаний, логика принятия решений, обработка нештатных ситуаций, перевод на живого оператора.
• Строить интеграции с системами заказчиков: CRM, биллингом и BSS/OSS операторов, тикет-системами, внутренними API.
• Настраивать защиту и контроль данных под требования каждого клиента: персональные данные, платёжная информация, локальное регулирование.
• Внедрять мониторинг и оценку качества агентов, чтобы показатели (доля звонков, закрытых без оператора, среднее время обработки, качество распознавания) измерялись постоянно. Целевые метрики фиксируем до запуска, а не подбираем после.
• Собирать и оформлять для команды продукта повторяющиеся требования, типовые интеграции и ограничения платформы с достаточной технической глубиной, чтобы разработка могла по ним работать.
• Участвовать в пресейле: демонстрации, технические встречи с заказчиками, быстрые прототипы и пилоты, оценка объёма внедрения вместе с отделом продаж. Превращать результаты пилотов в аргументы для расширения проекта.

Мы ожидаем

• Сильную инженерную базу: вы пишете и выводите в продакшн код на Python и/или TypeScript, самостоятельно разрабатываете и отлаживаете интеграции через API и отвечаете за системы, работающие под нагрузкой.
• Бэкграунд в технических ролях с работой напрямую с заказчиками, где вы сами строили то, что внедрялось: инженер внедрения, архитектор решений с ответственностью за реализацию, технический консультант etc.
• Практический опыт с LLM в продакшн: RAG, оркестрация агентов, оценка качества. Важно, чтобы вы разбирались, почему агент ошибается на реальных данных, а не только собирали демо.
• Умение говорить с разными аудиториями: обсуждать архитектуру с инженерами, обосновывать эффект перед руководством заказчика и вести непростые переговоры, когда внедрение нужно развернуть в другую сторону.
• Готовность работать в условиях неполной информации и самостоятельно выстраивать приоритеты.

Будет большим плюсом

• Опыт с телефонией: SIP, WebRTC, SBC, Asterisk/FreeSWITCH, платформы контакт-центров. Голосовые агенты сложнее чат-ботов: задержки, распознавание речи в шуме, перебивания. Это для нас ключевой навык.
• Опыт работы с операторами связи или крупными контакт-центрами.
• Опыт работы с ASR/TTS-системами и понимание их ограничений на реальных звонках.
• Доменная экспертиза: телеком, банки и финтех, ретейл, страхование, медицина.
• Понимание рынка разговорного AI и голосовых роботов.

Мы предлагаем

• Работу с реальным трафиком: заказчики уже есть, после испытаний в лабораторных условиях ваши решения попадают в продакшн у операторов и крупных компаний.
• Возможность заложить основы направления: подходы к внедрению, стандарты оценки качества и типовые интеграции, которые вы выстроите, станут общими для всей команды.
• Прямой канал влияния на продукт: обратная связь из проектов разбирается с командой разработки и учитывается в планах.
• Международные проекты в России, СНГ и на Ближнем Востоке.
• Удаленный формат работы; при желании работа в офисе (г. Москва, рядом с м. Динамо)
• Фикс+бонусы по итогам собеседования;
• Оформление в соответствии с нормами ТК РФ, ДМС, оплата командировок, обучение;