AI Lead (LLM, R&D & Enterprise AI)
Хто Ми: Domino’s Pizza — велика світова франшиза з досвідом реалізації успішних проектів. 🍕 Формат: Full Remote Локація: Україна. Шукаємо спеціаліста, який буде впроваджувати ШІ у внутрішні бізнес-процеси компанії: від інтеграції ChatGPT/Claude та корпоративних даних до створення AI-агентів, MCP-серверів і автоматизації робочих процесів.
Що потрібно буде робити
Аналізувати бізнес-процеси та знаходити задачі, які можна автоматизувати за допомогою ШІ.
Інтегрувати LLM-моделі: OpenAI, Anthropic, Gemini та локальні моделі.
Розробляти та підтримувати MCP-сервери для доступу AI до внутрішніх систем компанії.
Створювати AI-агентів, які можуть працювати з ERP, CRM, базами даних, файлами, API та іншими корпоративними сервісами.
Реалізовувати RAG-пошук по документації, технологічних картах, інструкціях, базах знань та внутрішніх документах.
Інтегрувати AI з REST API, SQL, вебсервісами та внутрішніми системами.
Будувати автоматизації та AI-workflows.
Контролювати права доступу, авторизацію та безпеку корпоративних даних.
За потреби розгортати локальні LLM та AI-сервіси на власній інфраструктурі.
Оцінювати нові AI-рішення та швидко робити PoC перед повноцінним впровадженням.
Підтримувати вже впроваджені AI-сервіси.
Формувати AI та LLM-стратегію компанії, визначати пріоритетні напрями впровадження ШІ в бізнес-процеси.
Досліджувати та оцінювати open-source LLM (Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek та інші), визначати доцільність їх використання або адаптації під потреби компанії.
Проводити експерименти з fine-tuning, LoRA, QLoRA та іншими методами адаптації моделей під потреби бізнесу.
Виступати експертом та консультантом для бізнесу щодо використання AI, допомагаючи визначати точки з найбільшим потенційним економічним ефектом.
Проєктувати та розвивати внутрішню AI-платформу компанії, яка стане основою для масштабування AI-рішень.
Проводити R&D-дослідження нових AI-технологій, моделей та підходів, оцінювати їхню практичну цінність для бізнесу.
Досліджувати та реалізовувати підходи до створення власних корпоративних LLM-рішень на базі open-source моделей, якщо це буде економічно та технологічно доцільно для бізнесу.
Що очікуємо
Python.
REST API, JSON, OAuth.
SQL.
Практичний досвід роботи з API LLM: OpenAI, Anthropic, Gemini тощо.
Розуміння MCP (Model Context Protocol).
Досвід із RAG, embeddings, vector databases.
Розуміння принципів AI agents / tool calling / function calling.
Docker.
Git.
Linux.
Базове розуміння інформаційної безпеки та контролю доступу.
Практичний досвід роботи з open-source LLM (Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek або аналогічними).
Досвід проведення технологічного R&D, швидкого прототипування та перевірки AI-гіпотез.
Навички стратегічного мислення та побудови дорожньої карти розвитку AI-напрямку.
Здатність оцінювати бізнес-ефект від AI-рішень та пріоритизувати ініціативи відповідно до цілей компанії.
Розуміння архітектури сучасних LLM та підходів до їх адаптації під бізнес-завдання.
Буде великим плюсом
AWS.
n8n / Make / Node-RED або інші workflow-системи.
PostgreSQL / MS SQL.
FastAPI.
LangChain / LangGraph / LlamaIndex.
Qdrant / pgvector / Weaviate / Milvus.
Ollama / vLLM та локальні open-source LLM.
Інтеграція ERP, CRM, WMS, MES або виробничих систем.
DevOps-досвід.
Досвід fine-tuning LLM (LoRA, QLoRA, PEFT).
Досвід побудови або запуску корпоративних AI-платформ.
Досвід ролі AI Lead, AI Architect або Head of AI.
Досвід роботи з Hugging Face Ecosystem.
Приклади задач
Зробити внутрішній MCP, через який ChatGPT зможе знаходити дані у корпоративних системах.
Дати співробітникам можливість запитувати AI: «покажи продажі цього товару за місяць», «чому виросло списання», «які постачальники затримують поставки».
Створити AI-пошук по внутрішніх документах та інструкціях.
Автоматично аналізувати звіти, продажі, виробництво, закупівлі та складські залишки.
Побудувати AI-асистентів для менеджерів, технологів, закупівель, продажів та керівництва.
