Отклик на вакансию
Caйт иcпoльзуeт куки-фaйлы, чтoбы cдeлaть вaшe пpeбывaниe нa нeм мaкcимaльнo удoбным. Ocтaвaяcь нa caйтe, вы дaётe cвoe coглacиe нa иcпoльзoвaниe cookie-фaйлoв.
GenAI разработчик
MIA Dev
220000,00
₽
Требования:
Опыт с n8n от 1 года: Глубокое понимание архитектуры платформы, управления цепочками запросов и создания кастомных нод.
Data Processing: Экспертное владение JSON, методами трансформации данных и проектированием схем в PostgreSQL.
Интеграционный стек: Уверенное использование REST/GraphQL/OAuth2/FastAPI
Опыт работы с тяжелыми корпоративными системами (SAP CRM, SAP BW, 1C CRM) будет преимуществом.
Development: Свободное владение JavaScript/TypeScript/React и Python для реализации сложной бизнес-логики.
AlOrchestration: Построение мультиагентных систем и субагентов с использованием LangChain внутри n8n. Опыт работы с МСР или аналогичными системами.
RAG & Vector DB: Развертывание RAG-систем (от подготовки датасетов до работы с эмбеддингами и векторными хранилищами (PGVector, Qdrant, Milvus и др.)).
LLM Optimization: Промпт-инжиниринг, балансировка качества, скорости стоимости генерации.
On-premise&Security: Опыт работы с локальными (on-prem) моделями в закрытом корпоративном контуре.
ОЅ Windows: Готовность вести разработку и эксплуатировать решение в среде Windows.
Data Privacy: Навык работы с чувствительными данными, понимание принципов защиты внутризащищенного периметра.
Опыт с n8n от 1 года: Глубокое понимание архитектуры платформы, управления цепочками запросов и создания кастомных нод.
Data Processing: Экспертное владение JSON, методами трансформации данных и проектированием схем в PostgreSQL.
Интеграционный стек: Уверенное использование REST/GraphQL/OAuth2/FastAPI
Опыт работы с тяжелыми корпоративными системами (SAP CRM, SAP BW, 1C CRM) будет преимуществом.
Development: Свободное владение JavaScript/TypeScript/React и Python для реализации сложной бизнес-логики.
AlOrchestration: Построение мультиагентных систем и субагентов с использованием LangChain внутри n8n. Опыт работы с МСР или аналогичными системами.
RAG & Vector DB: Развертывание RAG-систем (от подготовки датасетов до работы с эмбеддингами и векторными хранилищами (PGVector, Qdrant, Milvus и др.)).
LLM Optimization: Промпт-инжиниринг, балансировка качества, скорости стоимости генерации.
On-premise&Security: Опыт работы с локальными (on-prem) моделями в закрытом корпоративном контуре.
ОЅ Windows: Готовность вести разработку и эксплуатировать решение в среде Windows.
Data Privacy: Навык работы с чувствительными данными, понимание принципов защиты внутризащищенного периметра.