AI-lead ИИ проектов

«Современные Фонды Недвижимости» – лидер рынка розничных коллективных инвестиций в коммерческую недвижимость.

Ключевой бизнес - создание и управление закрытыми паевыми инвестиционными фондами (ЗПИФ), инвестирующими в рентную недвижимость: торгово-развлекательные и офисные центры, склады и логистические комплексы.

Опыт команды «Современные Фонды Недвижимости» позволяет предложить широкому кругу инвесторов финтех-продукт международного уровня и новые инвестиционные возможности.

Сейчас мы в поисках сильного AI Lead-разработчика.

AI Lead-разработчик будет отвечать за разработку, внедрение и координацию ИИ-решений. Основная цель — запуск инициатив в области искусственного интеллекта (ИИ), интеграция их с текущими ИТ-процессами и повышение уровня команды за счёт передачи знаний. Роль предполагает тесное взаимодействие с командой AI, разработки, и топ-менеджментом.

Обязанности

• Разработка и внедрение: Проектирование и деплой ИИ-решений (ИИ чат-боты, RAG системы, AI Agents вкл Muilti-AI agents systems, автоматизация процессов);
• Координация и взаимодействие с другими командами из ИТ (frontend), (backend), интеграции с базами данных и ИБ (информационная безопасность);
• Оценка инфраструктуры: Анализ и выбор оптимальной инфраструктуры для ИИ-проектов (вычисления, хранилища, облака), подготовка рекомендаций по затратам (вместе с командой и руководителем направления ИИ);
• Оптимизация и поддержка: Обеспечение масштабируемости и стабильности ИИ-моделей в продакшене, мониторинг качества;
• Стратегия: Участие в формировании ИИ-стратегии компании совместно с командой и топ-менеджментом.

Требования

• Программирование

- Основной язык: Python (уверенное владение).

- Фреймворки ML/DL: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face (опыт работы с трансформерами обязателен).

• Работа с данными

- Обработка больших объёмов данных, опыт с SQL/NoSQL базами данных.

- Построение масштабируемых дата-пайплайнов для обучения и инференса моделей.

• Оптимизация моделей

- Знание методов работы с LLM и RAG: - Предварительное обучение (pre-training) моделей для адаптации к домену.

- Тонкая настройка (fine-tuning): дистилляция, supervised fine-tuning

- Инференс (inference): оптимизация процессов вывода результатов моделей в реальном времени. - Оптимизация производительности моделей (скорость, точность, использование ресурсов).

• Разработка AI Agents and Multi AI Agent Systems

- Умение создавать AI агентов (или желание их быстро изучить) идеально если вы создавали Muilti-AI agents system (проекты с LangChain, LangGraph, CrewAI, Autogen);

- Опыт проектирования и реализации автономных AI агентов для решения задач автоматизации, принятия решений или взаимодействия с пользователями;

- Знание архитектур Multi AI Agent Systems: координация агентов, распределенное принятие решений, совместная работа ИИ агентов с LLM или RAG;

- Практическое применение: внедрение агентов в реальных проектах (например в ИИ чат-боты, системы рекомендаций, автоматизация процессов).

Будет плюсом:

- Опыт интеграции ИИ-решений через API, микросервисы;

- Знание MLOps: CI/CD, контейнеризация (Docker), оркестрация (Kubernetes — плюс);

- Опыт оценки вычислительных ресурсов для ИИ-проектов (GPU/TPU, облачные сервисы: cloud.ru (ex-SberCloud) / Yandex Cloud / VK Cloud);

- Знание требований к хранилищам данных и их интеграции с ИИ-решениями, включая RAG;

- Способность прогнозировать затраты на инфраструктуру и обосновывать их перед бизнесом;

- Опыт с search relevance, ads ranking или другими задачами, связанными с персонализацией/аналитикой.

Условия

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве у станции метро Киевская);
• Льготные ипотечные условия кредитования;
• Выгодная подписка на продукты и услуги компаний партнеров;
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
• Корпоративная пенсионная программа;
• Детский отдых и подарки за счет Компании;
• Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.