AI-инженер

Уровень дохода не указан

Опыт работы: 1–3 года

Полная занятость
Оформление: Трудовой договор

График: 5/2

Рабочие часы: 8

Формат работы: на месте работодателя

Напишите телефон, чтобы работодатель мог связаться с вами
Нажимая «Продолжить», вы подтверждаете, что ознакомлены, полностью согласны и принимаете условия «соглашения»

Закрытое акционерное общество «Белорусско-Швейцарский Банк «БСБ Банк» предоставляет полный комплекс услуг частным и корпоративным клиентам. Высочайшим качеством обслуживания мы стремимся вызывать восхищение клиентов. Эта стратегия развития является основой для плодотворного и долгосрочного сотрудничества.

Приглашаем в свою команду AI‑инженера в департамент информационных технологий. Вам предстоит разрабатывать и внедрять безопасные AI-сервисы для внутренних и клиентских бизнес-процессов компании: ассистентов, поиск по корпоративным знаниям, обработку документов и автоматизацию регламентированных операций.
Отвечать за путь от проверки гипотезы до production-внедрения совместно с продуктовыми, backend- и DevOps-командами.

Обязанности:
  • Анализировать бизнес-процессы и выбирать задачи, где AI даёт измеримый эффект; формулировать гипотезы, ограничения и критерии успеха
  • Проектировать и разрабатывать LLM-сервисы: RAG, чат-ассистенты, классификацию и извлечение данных из документов, сценарии tool/function calling
  • Создавать retrieval-пайплайны: загрузка и очистка источников, chunking, embeddings, индексация, retrieval, reranking при необходимости
  • Интегрировать AI-компоненты с корпоративными системами через REST/gRPC, очереди и базы данных; проектировать API и контракты взаимодействия
  • Разрабатывать механизмы оценки качества: тестовые наборы, offline- и online-метрики, ручная валидация, анализ ошибок, A/B-тесты при наличии условий
  • Управлять качеством, задержкой и стоимостью inference; выбирать модель и архитектуру под требования конкретного сценария
  • Реализовывать защитные механизмы: контроль доступа к данным, маскирование персональных данных, фильтрацию входов/выходов, журналирование, лимиты и human-in-the-loop для критичных операций
  • Совместно с DevOps обеспечивать эксплуатацию сервисов: контейнеризация, CI/CD, мониторинг, трассировка, алертинг и управление конфигурациями
  • Документировать архитектуру, источники данных, ограничения модели, известные риски и правила эксплуатации
Требования:
  • От 2 лет коммерческой разработки на Python либо сильный backend-опыт с подтвержденными AI/LLM-проектами
  • Опыт создания и внедрения хотя бы одного production-решения с LLM: RAG, ассистент, обработка документов, классификация или агент с ограниченным набором инструментов
  • Уверенное владение Python, SQL, HTTP API; опыт разработки сервисов, например FastAPI
  • Практический опыт с LLM API или self-hosted моделями: выбор модели, контекст, structured output, function/tool calling, обработка ошибок и fallback-сценарии
  • Понимание RAG: подготовка документов, chunking, embeddings, поиск, reranking, оценка retrieval и генерации
  • Опыт работы минимум с одним векторным хранилищем: pgvector, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, Weaviate или аналогом
  • Понимание принципов оценки LLM-систем: quality, groundedness, relevance, latency, cost, отказоустойчивость
  • Опыт интеграции сервисов в production: Docker, Git, CI/CD, логирование и мониторинг
  • Умение объяснять технические компромиссы бизнесу: качество против стоимости, скорость против глубины поиска, автоматизация против контроля человеком
  • Понимание требований к защите данных, разграничению доступа и аудиту для корпоративных AI-систем

Будет плюсом:

  • Опыт on-premise/private LLM, GPU-инференса, vLLM, Ollama, TGI или аналогов
  • Опыт с Qdrant, pgvector, OpenSearch/Elasticsearch в production
  • LangChain, LlamaIndex, Haystack или собственные оркестрационные пайплайны; важнее понимание принципов, чем конкретный фреймворк
  • PyTorch, Hugging Face Transformers, LoRA/PEFT, fine-tuning и evaluation моделей
  • MLOps-инструменты: MLflow, W&B, DVC, feature/data versioning
  • Опыт классического ML, включая sklearn/XGBoost, если в roadmap есть прогнозные или классификационные задачи
  • Опыт работы в финансовом секторе или иных регулируемых средах
  • Английский на уровне чтения технической документации и статей
Условия:
  • 3 месяца испытательного срока
  • Офис (Минск, ул.Сурганова, д.88)
  • Оплачиваемые конференции, курсы и обучение
  • Медицинское страхование
  • Корпоративный абонемент в фитнес-клуб Falcon Club
  • Компенсация занятий в тренажерном зале
  • Компенсация изучения языков
  • Оплачиваемый день отдыха в День рождения Ваш и членов семьи
  • Корпоративные мероприятия и возможность карьерного роста

Контакты

Задайте вопрос работодателю

Он получит его с откликом на вакансию

Где предстоит работать

Минск, Академия наук, улица Сурганова, 88
Вакансия опубликована 23 сентября 2026 в Минске