⚡️ Запили мне, зерокодер

Forwarded from Песочница Зерокодеров

🔈 Вакансия / AI and Analytics Consultant

Компания строит модульную AI-систему, способную автоматизировать ключевые бизнес-процессы — от обработки входящих запросов до генерации отчётов и принятия решений.
В основе — агенты, ориентированные на задачи, интеграция с корпоративной БД, аналитика и динамическая визуализация (например, через Dash/Plotly).

🎯 Цель — создать «умный слой» поверх корпоративной системы, включающий:
- автоматических агентов на основе LLM + инструменты (tool-use)
- аналитику на базе pandas / SQL / Dash
- системы приоритизации, принятия решений, и self-healing сценариев.

📌 Задачи:
- Разработка и настройка LLM-агентов (LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналоги)
- Интеграция агентов с внешними источниками данных (REST API, базы данных, Email, Excel)
- Построение пайплайнов: parsing → validation → enrichment → saving
- Проектирование и реализация дашбордов и аналитических модулей (Plotly Dash, Streamlit)
- Работа с корпоративной логикой, данными и документацией
- Настройка кастомных инструментов для агентов (SQL-интерфейсы, internal APIs, поисковые механизмы)
- Участие в проработке архитектуры системы агентов.

🔘 Требования:
- Опыт с Python (3+ лет), включая pandas, requests, asyncio
- Уверенное понимание архитектуры LLM-агентов, prompt engineering
- Опыт с фреймворками: LangGraph, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex и др.
- Навыки в обработке табличных данных (pandas, SQL), визуализация (Dash, Plotly)
- Опыт интеграции с REST API, работы с системами хранения (PostgreSQL, MySQL, S3, Parquet)
- Владение Git, Docker, хорошими практиками кода и модульной архитектурой.

➕ Будет плюсом:
- Опыт работы с бизнес-аналитикой и процессами в закупках / логистике / CRM / ERP
- Знание LLM API (OpenAI, Anthropic, Mistral и др.)
- Опыт построения систем с контекстной памятью или retrieval-augmented generation
- Навыки в NLP/ML, в том числе классификация, named entity recognition
- Опыт построения архитектуры на FastAPI, LangChain, Celery.

🔘Условия:
- Участие в стратегически важном AI-продукте компании
- Гибкий график, удалённая работа
- Современный стек: LangGraph, Dash, PostgreSQL, Parquet, OpenAI API, FastAPI
- Пространство для экспериментов, R&D и внедрения новых подходов.

👉 Откликнуться (Альтернативный способ здесь)

-------------
💰 Хочешь зарабатывать на зерокодинге? — Выбирай любой из наших курсов, получай знания и забирай заказы — «Все курсы зерокодинга».

#вакансия

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤5

www.tgoop.com/zerocode_jobs/1143

1.91K viewsКарьерный центр, Aug 19 at 13:12

🔈 Вакансия / AI and Analytics Consultant

Компания строит модульную AI-систему, способную автоматизировать ключевые бизнес-процессы — от обработки входящих запросов до генерации отчётов и принятия решений.
В основе — агенты, ориентированные на задачи, интеграция с корпоративной БД, аналитика и динамическая визуализация (например, через Dash/Plotly).

🎯 Цель — создать «умный слой» поверх корпоративной системы, включающий:
- автоматических агентов на основе LLM + инструменты (tool-use)
- аналитику на базе pandas / SQL / Dash
- системы приоритизации, принятия решений, и self-healing сценариев.

📌 Задачи:
- Разработка и настройка LLM-агентов (LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналоги)
- Интеграция агентов с внешними источниками данных (REST API, базы данных, Email, Excel)
- Построение пайплайнов: parsing → validation → enrichment → saving
- Проектирование и реализация дашбордов и аналитических модулей (Plotly Dash, Streamlit)
- Работа с корпоративной логикой, данными и документацией
- Настройка кастомных инструментов для агентов (SQL-интерфейсы, internal APIs, поисковые механизмы)
- Участие в проработке архитектуры системы агентов.

🔘 Требования:
- Опыт с Python (3+ лет), включая pandas, requests, asyncio
- Уверенное понимание архитектуры LLM-агентов, prompt engineering
- Опыт с фреймворками: LangGraph, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex и др.
- Навыки в обработке табличных данных (pandas, SQL), визуализация (Dash, Plotly)
- Опыт интеграции с REST API, работы с системами хранения (PostgreSQL, MySQL, S3, Parquet)
- Владение Git, Docker, хорошими практиками кода и модульной архитектурой.

➕ Будет плюсом:
- Опыт работы с бизнес-аналитикой и процессами в закупках / логистике / CRM / ERP
- Знание LLM API (OpenAI, Anthropic, Mistral и др.)
- Опыт построения систем с контекстной памятью или retrieval-augmented generation
- Навыки в NLP/ML, в том числе классификация, named entity recognition
- Опыт построения архитектуры на FastAPI, LangChain, Celery.

🔘Условия:
- Участие в стратегически важном AI-продукте компании
- Гибкий график, удалённая работа
- Современный стек: LangGraph, Dash, PostgreSQL, Parquet, OpenAI API, FastAPI
- Пространство для экспериментов, R&D и внедрения новых подходов.

👉 Откликнуться (Альтернативный способ здесь)

-------------
💰 Хочешь зарабатывать на зерокодинге? — Выбирай любой из наших курсов, получай знания и забирай заказы — «Все курсы зерокодинга».

#вакансия