Lead AI Engineer / Lead Разработчик (Интеграции + Data + AI-агент)

ГК Рециклен, занимающая лидирующую позицию в сфере переработки вторичных отходов, в связи с дальнейшим ростом и желанием использовать у себя в компании искусственный интеллект (ИИ) объявляет набор на вакансию "Lead AI Engineer / Lead Разработчик"
Обязанности:

Задача: построить полностью работающий ИИ-слой над данными 1С УНФ, CRM (Битрикс 24) и PLC производственногооборудования, способный отвечать на управленческие вопросы и моделировать сценарии.

1. Что надо сделать

Создать единый корпоративный AI-агент, который:

Подтягивает данные из 1С УНФ, CRM (Битрикс 24) и PLC производственного оборудования.

Преобразует их в чистый, структурированный “Data Layer” (факты / метрики / бизнес-логика).

Позволяет сотруднику в естественном языке задавать вопросы:

• «Выполним план продаж в этом месяце?»
• «Что будет с кэшфлоу, если цена снизится на 2 рубля?»
• «Какая эффективность оборудования №4 за последнюю неделю?»
• «Что лучше сделать сейчас, чтобы выполнить план производства и/или продаж?»

Получает факты, делает расчёты, возвращает рекомендации: числа + объяснение логики принятия решения.

Не просто чат-бот, а полноценный управленческий аналитический помощник с доступом к данным компании.

2. Ключевые направления работы

2.1. Интеграции

Построить стабильные интеграции:

• 1С УНФ (REST/HTTP сервисы, прямые SQL-коннекты, обмен по регламенту)
• CRM (Битрикс 24) (API)
• Оборудование (PLC)

Настроить поток данных в единое хранилище.

2.2. Data Engineering / Data Platform

Спроектировать единый Data Layer:

• кастомная база (PostgreSQL / ClickHouse)
• схема: продажи, сделки, выручка, маржа, себестоимость, загрузка оборудования, выработка, простои, сырьё, выпуск, склад

Построить слой бизнес-метрик:

• план/факт
• выручка, маржа, себестоимость
• загрузка оборудования
• пропускная способность
• прогноз спроса
• прогноз выполнения плана
• cash-flow forecast

2.3. AI-слой (главное)

Построить нейросетевой агент со следующими возможностями:

Функции:

• интерпретировать естественные вопросы на русском языке;
• преобразовывать их в SQL-запросы / вычисления;
• выполнять бизнес-логику (формулы, KPI);
• моделировать «what-if» сценарии:
  • изменение цены
  • изменение загрузки
  • простои
  • изменение маржи
  • изменение плана закупок/производства
• возвращать конкретные цифры, а не текстовые рассуждения;
• объяснять логику (chain-of-thought скрыт, но reasoning «по-бизнесу» видимый).

Типы вопросов:

• фактические («Сколько простаивало оборудование вчера?»)
• аналитические («Какой продукт самый маржинальный?»)
• прогнозные («Выполним ли план в ноябре?»)
• сценарные («Что будет если цену снизить на 2 рубля?»)
• рекомендации («Как выполнить план при текущей загрузке?»)

2.5. Архитектура и управление проектом

Спроектировать систему end-to-end.
Выбрать стэк, обосновать.
Вести документацию.
Руководить одним–двумя мидл-разработчиками (аутсорсинг возможно)

Поставить CI/CD.

Требования:

Технические требования (must have)

1. Глубокие навыки интеграции с 1С УНФ

• обмен по HTTP-сервисам / OData
• навыки парсинга метаданных
• понимание структуры регистров / документов

2. Опыт работы с CRM Битрикс 24 API

• webhooks
• обработка сделок
• синхронизация стадий

3. Data Engineering / архитектура данных

• PostgreSQL или ClickHouse
• ORM/ETL (Airflow/NiFi/DDC, либо самописный ETL)
• построение дата-витрин

4. Back-end с опытом интеграции ИИ

Стек:

• Python (FastAPI / Django)
• опыт работы с LLMs (OpenAI/Anthropic/LLama)
• умение строить Reasoning-агентов / RAG
• преобразование вопросов → SQL

5. Опыт проектов IoT / датчиков

• MQTT / Modbus / REST telemetry
• потоковая обработка (Kafka / RabbitMQ / NATS)

6. Архитектура

• проектирование микросервисов
• CI/CD (Docker, Kubernetes, GitLab CI)

3.2. Профессиональные требования (nice to have)

• опыт работы в производстве / промышленности
• опыт построения BI систем (Power BI, Metabase, Superset)
• ML/прогнозирование временных рядов (Prophet / ARIMA / LSTM)
• опыт построения управленческих отчётов
• опыт общения с собственниками бизнеса

Местоположение офиса: Москва, метро Каширская

Возможно работа удаленно

Официальное трудоустройство

Оклад и вознаграждение от 200.000 рублей до 400.000 рублей