AI Solutions Engineer (Инженер по внедрению искусственного интеллекта) at Казахстанская Жилищная Компания — NeverHard

Мы ищем продвинутого специалиста, который превращает идеи в работающие ИИ-решения. Вы будете изучать бизнес-процессы компании, находить точки для автоматизации и внедрять ИИ-инструменты и агентов в повседневную деятельность подразделений — от прототипа до развёртывания на наших серверах. Это роль для человека, который живёт в современных ИИ-инструментах, быстро собирает работающие продукты и доводит их до продакшена. Требования: Высшее техническое образование; Опыт работы не менее 1 года; Уверенный (pro) пользователь ChatGPT и экосистемы OpenAI, включая Codex и сопутствующие инструменты; Уверенный пользователь Claude, включая Claude Code и Claude Cowork; Практический опыт vibecoding — создание рабочих приложений с помощью ИИ; Опыт работы с no-code/low-code платформами для создания ИИ-агентов (n8n, Make, и аналогичные); Сильные навыки промпт-инжиниринга; Опыт работы с API, вебхуками и интеграциями; Базовые навыки программирования (Python и/или JavaScript) для доработки решений; Умение декомпозировать бизнес-задачу в техническое ТЗ. Обязанности: Анализ бизнес-процессов компании и поиск возможностей для внедрения ИИ Проектирование и разработка ИИ-решений методом vibecoding — от идеи до готового продукта Развёртывание готовых решений на внутренней инфраструктуре компании Создание и внедрение ИИ-агентов под задачи разных департаментов Построение AI-workflow и автоматизаций (no-code / low-code и кастомная разработка) Интеграция ИИ-инструментов с внутренними системами компании через API Документирование решений и обучение сотрудников работе с внедрёнными инструментами Оценка эффективности внедрений (метрики до/после, приоритизация по отдаче) Условия: Режим работы: с 08:00 до 17:30 с понедельника по пятницу; Форма найма: трудовой договор; Работа строго в офисе. Социальный пакет. Будет преимуществом Опыт работы с MCP (Model Context Protocol). Опыт работы с RAG (Retrieval-Augmented Generation). Опыт работы с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналогичными фреймворками. Опыт развертывания локальных LLM-моделей. Опыт работы с Docker и Linux. Опыт работы с векторными базами данных. Опыт внедрения ИИ в корпоративной среде Наличие собственных AI-проектов, GitHub-портфолио или реализованных кейсов внедрения ИИ.