Prompt Engineer

Описание

О проекте Мы ищем специалиста для массового внедрения ИИ-инструментов в рамках ИИ-трансформации крупной промышленной компании. Задача — обеспечить успешное освоение сотрудниками LLM-технологий, помочь им получать максимальную пользу от ИИ в ежедневной работе и создавать простые автоматизированные решения для типовых задач. Вы станете проводником между передовыми ИИ-технологиями и реальными бизнес-процессами компании. Основные обязанности Обучение и поддержка пользователей Проведение обучающих сессий и воркшопов по работе с LLM для различных категорий сотрудников (от руководителей до линейного персонала) Разработка обучающих материалов, гайдов и best practices по эффективному промптингу Индивидуальное консультирование сотрудников по оптимизации их взаимодействия с ИИ-инструментами Создание библиотеки готовых промптов и шаблонов для типовых бизнес-задач компании Организация и модерация внутреннего сообщества пользователей ИИ-инструментов Содействие в достижении результатов Анализ запросов сотрудников и помощь в формулировании эффективных промптов для решения их задач Оптимизация существующих промптов и цепочек взаимодействия с LLM Разработка промпт-стратегий для сложных многошаговых задач Тестирование различных подходов к промптингу и выбор оптимальных решений Документирование успешных кейсов применения ИИ в различных подразделениях Разработка простых ИИ-решений Создание автоматизированных workflow на базе n8n для интеграции LLM в бизнес-процессы Разработка простых агентных и мультиагентных систем для автоматизации рутинных задач Создание чат-ботов и ассистентов для внутреннего использования Прототипирование решений с использованием LangChain для валидации идей Интеграция LLM с корпоративными системами и источниками данных Участие в инновационном конвейере Выявление возможностей применения LLM в различных бизнес-процессах компании Участие в оценке технической реализуемости ИИ-инициатив Быстрое создание proof-of-concept для новых идей автоматизации Передача успешных прототипов команде разработки для промышленного внедрения Участие в корпоративных конкурсах по автоматизации в качестве эксперта и ментора Мониторинг и развитие практик Отслеживание метрик использования ИИ-инструментов сотрудниками Сбор обратной связи от пользователей и выявление проблемных зон Мониторинг новых возможностей LLM и оценка их применимости в компании Тестирование новых моделей и сервисов для рекомендации к внедрению Актуализация обучающих материалов с учетом развития технологий Требования Обязательные навыки Работа с LLM: Глубокое понимание принципов работы больших языковых моделей (архитектура, токенизация, контекстное окно, температура и другие параметры) Экспертное владение техниками промпт-инжиниринга (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, ReAct и др.) Опыт работы с различными LLM (GPT-4, Claude, Llama, Gemini и др.) и понимание их особенностей Знание лучших практик работы с API различных LLM-провайдеров Понимание ограничений LLM и способов их обхода Агентные системы: Практический опыт создания агентных систем на базе LLM Понимание архитектур агентов (ReAct, Plan-and-Execute, Reflexion) Опыт разработки мультиагентных систем с распределением ролей Знание паттернов организации взаимодействия между агентами Инструменты автоматизации: Уверенное владение n8n для создания workflow с интеграцией LLM Практический опыт работы с LangChain/LlamaIndex для создания LLM-приложений Умение интегрировать LLM с внешними инструментами и API Опыт работы с векторными базами данных (ChromaDB, PGVector, Qdrant или аналоги) Технические навыки: Python — уверенное владение для разработки скриптов и прототипов Работа с API и REST-сервисами Базовые знания Git для версионирования кода и промптов Понимание принципов RAG (Retrieval-Augmented Generation) Желательные навыки Опыт работы с open-source LLM и их локальным развертыванием Знание фреймворков для разработки агентов (AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, AutoGen) Опыт fine-tuning моделей Знание принципов оценки качества работы LLM и метрик (BLEU, ROUGE, BERTScore) Понимание принципов работы с embeddings и семантическим поиском Личные качества Педагогические способности: умение доступно объяснять сложные технические концепции нетехническим специалистам Эмпатия и клиентоориентированность: способность понимать потребности пользователей и находить решения их проблем Любознательность: постоянное отслеживание новых возможностей в области LLM и prompt engineering Коммуникабельность: умение работать с людьми разного уровня технической подготовки Креативность: способность находить нестандартные применения ИИ для решения бизнес-задач Проактивность: самостоятельный поиск точек применения ИИ в компании Терпеливость: готовность многократно объяснять и помогать в освоении новых инструментов Будет преимуществом Опыт проведения корпоративных тренингов или обучающих программ Опыт работы в роли евангелиста технологий или change agent Публикации или выступления по тематике LLM и prompt engineering Активное участие в профессиональных сообществах по ИИ Опыт работы в строительной, горнодобывающей или инжиниринговой отрасли Понимание специфики работы с техническими, проектными и геологическими данными Опыт участия или организации хакатонов по ИИ Портфолио реализованных проектов с использованием LLM Сертификации по prompt engineering или работе с конкретными LLM-платформами