AI-инженер (LLM, локальные модели)

Ищем в команду AI-инженера на постоянную работу. Нужен человек, который по-настоящему разбирается в локальном AI и сам доводит задачи до работающего результата: поднимет у нас AI-сервер на открытых моделях и дальше будет делать на нём автоматизации под наши задачи.

Чем будете заниматься

• Поднять и вести локальный AI-сервер: выбрать железо (Mac Studio на 128–256 ГБ или NVIDIA DGX Spark), запустить открытые модели (Qwen, Kimi, Hermes и т.п.), следить, чтобы всё работало.

• Делать направленные автоматизации — по одной, без «комбайна на всё». Пример: сервер сам собирает данные из интернета в свою базу, держит их свежими и за секунды отдаёт другим AI-моделям (Claude, GPT) через API или MCP.

• Настраивать агентов вроде OpenClaw под конкретные задачи — в изоляции и с минимальными правами.

• Подсказывать, что выгодно перевести на локальные модели, а что дешевле оставить в облаке.

• Отвечать за безопасность: сервер закрыт снаружи, секреты не утекают, текст из интернета не управляет моделью.

Кто нам нужен

• Уже запускали модели локально (MLX, llama.cpp, Ollama, vLLM) и понимаете, какая модель на каком железе пойдёт и с какой скоростью.

• Понимаете квантизацию, контекст и память: где модель начнёт тормозить или ошибаться и что с этим делать.

• Строили поиск по своим данным: эмбеддинги, векторные базы, RAG.

• Уверенно пишете на Python, умеете парсить сайты и работать с API.

• Разбираетесь в агентах (OpenClaw и подобные) и MCP, следите за новыми открытыми моделями.

• Делаете сами и доводите до конца: не «надо изучить», а «вот работает, вот замеры».

• Плюсом: опыт на NVIDIA (CUDA) и проекты на GitHub, которые можно посмотреть.

Условия

• Постоянная работа, не разовый проект. Занятость — полная, частичную можно обсудить.

• Удалённо.

• Железо покупаем мы, выбираем вместе.

Как откликнуться

Откликайтесь здесь, на hh, и обязательно приложите сопроводительное письмо. В нём — 2–3 своих проекта с LLM (ссылки или пара строк о том, что сделали лично вы) и короткие…