ИИ-амбассадор и промпт-инженер

Что за роль

ИИ-амбассадор будет искать возможности применения генеративного ИИ и автоматизации в бизнес-процессах, проверять гипотезы и доводить AI-пилоты от идеи до результата. Важная часть работы — оценивать практический эффект решений, включая ROI и стоимость владения, а также учитывать ограничения моделей, требования информационной безопасности и комплаенса.

Что предстоит делать

• Анализировать бизнес-процессы и выявлять задачи, для которых уместны LLM и автоматизация.
• Запускать AI-пилоты и сопровождать их от проработки идеи до оценки результата.
• Сравнивать варианты решений по ожидаемому эффекту, ROI и стоимости владения.
• Работать с LLM через API и интерфейсы, подбирать настройки и учитывать токенизацию, контекстное окно и temperature.
• Прорабатывать сценарии с embeddings, fine-tuning, RAG, function calling и агентами; применять vector DB и инструменты LangChain или LlamaIndex.
• Использовать Python, SQL, REST API и JSON, а также no-code/low-code-сервисы для автоматизации процессов.
• Учитывать риски prompt injection, утечек данных и галлюцинаций, а также требования 152-ФЗ и GDPR.

Что потребуется

• Навык анализа бизнес-процессов и расчёта эффекта, ROI и стоимости владения решением.
• Опыт запуска AI-пилотов или автоматизации от идеи до результата.
• Понимание архитектуры LLM, токенизации, контекстного окна, embeddings, fine-tuning, RAG, function calling и AI-агентов.
• Практический опыт работы с моделями OpenAI, Anthropic, Google или open-source-моделями, включая Llama, Mistral и Qwen.
• Практика с Python, SQL, REST API и JSON; знакомство с LangChain или LlamaIndex и векторными базами данных.
• Знание n8n, Make, Zapier, Power Automate или аналогичных инструментов; базовое понимание ML, метрик, переобучения и A/B-тестов.
• Понимание основ информационной безопасности и комплаенса, включая 152-ФЗ/GDPR.

Что важно знать

Предусмотрена полная занятость; в описании указаны удалённый или гибридный форматы, поэтому доступный вариант стоит уточнить при отклике. Вознаграждение определяется по итогам собеседования. В вакансии сочетаются прикладное внедрение LLM, оценка бизнес-эффекта и внимание к безопасности данных.