Python-разработчик / ML-инженер для ИИ-ассистента

Мы разрабатываем мобильный криптокошелёк и ищем разработчика, который реализует с нуля функцию ИИ-ассистента.

Ассистент будет анализировать токены, кошельки, транзакции и давать пользователю умные рекомендации на основе ончейн-данных и машинного обучения.

⸻

Что предлагаем:

• Участие в реальном крипто-продукте с фокусом на AI и аналитику
• Работа в связке с опытными специалистами в области blockchain, безопасности и финтеха
• Работа с живыми пользователями, на которую действительно влияет твой код
• Минимум бюрократии — максимум практики
• Возможность вырасти в AI tech lead / Head of AI
• Гибкий график, удалёнка, быстрые ревью и понятный процесс

Основные задачи:

• Разработка ИИ-ассистента на Python (FastAPI + LLM-интеграция)
• Настройка RAG (Retrieval-Augmented Generation): эмбеддинги и векторный поиск
• Реализация скоринга токенов по метрикам (доля китов, активность, риски)
• Обнаружение аномалий в действиях кошельков (например, синхронные сливы)
• Классификация кошельков: трейдеры, боты, инсайдеры
• Создание API для интеграции с мобильным приложением
• Проектировать и реализовать сбор ончейн-данных для аналитики и ML
• (опционально) Визуализация аналитики в Telegram / PDF / JSON-отчётах
• Поддержать обработку пользовательских запросов:

- «Проанализируй токен $XYZ»

- «Как тебе активы в моем кошельке?»

- «Кто владелец токена $XYZ и есть ли у него подозрительная активность за эту неделю?»

- «Насколько безопасен токен $XYZ?»

- «Покажи мне токены, в которых большие кошельки начали выходить за последние 48 часов»

Также вы:

• Участвуете в построении масштабируемой AI-инфраструктуры: от пайплайнов обработки данных до сервисов скоринга и аналитики
• Внедряете воспроизводимые и повторно используемые AI-решения, применимые в разных частях продукта: рекомендации, подписка, сигналы, оценка рисков
• Помогаете команде и продукту принимать решения на основе данных и моделей, предлагаете улучшения с бизнес-эффектом
• Делаете архитектуру ИИ-платформы понятной, расширяемой и легко внедряемой

⸻

Наш стек:

• Python 3.10+, FastAPI / Flask
• scikit-learn, XGBoost, Pandas, NumPy
• FAISS / Qdrant / Pinecone
• PostgreSQL (feature store), Redis
• LangChain, OpenAI / Claude API
• DVC (опционально)

(готовы прислушаться к вашим рекомендациям по стеку

✅ Ожидания от кандидата:

• Уверенный Python-разработчик (опыт от 2–3 лет)
• Знание ML: классификация, кластеризация, anomaly detection
• Опыт создания API для ML / аналитических решений
• Опыт работы с векторными БД и эмбеддингами
• Умение работать с ончейн-данными и агрегировать фичи
• Умение держать слово и ответственно относиться к своему делу, будь то построение проекта или сколачивание скворечника

Как откликнуться:

Пожалуйста, прикрепите:

1.Краткое сопроводительное письмо: расскажите,

– и какой у вас есть смежный или релевантный опыт (в ML, аналитике, AI-продуктах, интеграции с LLM и т.п.)

– добавьте ссылки на портфолио / код / GitHub (если есть)