ML / AI Engineer (агенты, RAG, прод)

Кого ищем

ML / AI Engineer в JimmyNeuron. Работаете с диалоговыми агентами, RAG, оценкой качества ответов и встраиванием моделей в продукты и заказные системы клиентов (в том числе On-Premise и закрытый контур).

Нам нужен человек, который умеет довести ИИ до продакшена: latency, стоимость, guardrails, мониторинг «галлюцинаций», эскалация на человека — а не только красивый прототип в Colab.

Задачи

• Проектировать и внедрять LLM-агентов, RAG и пайплайны обработки документов / диалогов
• Подключать модели к продуктам: API, очереди, кэш, лимиты, версии промптов
• Строить evaluation: метрики качества, регрессии, A/B гипотез по ответам
• Снижать стоимость инференса и повышать устойчивость (retry, fallback, handoff)
• Работать с бэкендом продуктов и интеграциями (CRM, мессенджеры, телефония)
• Участвовать в пилотах у клиентов: зрение, локальные LLM, базы знаний — по проектам

Кого ждём

• Практический опыт с LLM, embeddings, vector DB, orchestration (LangChain / свои пайплайны — не принципиально)
• Python и/или TypeScript для продакшен-кода, не только ноутбуки
• Понимание ограничений моделей и умение проектировать вокруг них
• Опыт вывода ИИ в прод хотя бы в одном коммерческом продукте / заказе
• Плюс: speech-to-text / NLP по звонкам, CV, on-prem GPU, Cursor в повседневной работе

Что предлагаем

• Работа на стыке продукта и кастома: ChatNeuron, CommBoost и клиентские контуры
• Доступ к реальным данным и метрикам (в рамках NDA), а не игрушечным датасетам
• Вилка и грейд — по опыту и портфолио кейсов
• Формат: Казань или удалёнка, полная занятость

Как откликнуться

Telegram @aiuazis или info@jimmyneuron.ru
Тема: «Вакансия: ML/AI»
Приложите: 1–3 кейса (что за задача, стек, метрики, ваша роль) и ссылки на репозитории / статьи, если есть.