Bilim Group - это продуктовая EdTech-компания в Казахстане.
Мы работаем с огромным масштабом изменений - со всей системой образования страны.
В нашей экосистеме сегодня более 20 цифровых продуктов и платформ, которыми пользуется уже более 15 000 детских садов, школ и колледжей по всему Казахстану. Сейчас в компании происходят качественные изменения, и мы ищем сотрудников способных предложить нестандартные решения и высокий уровень вовлеченности.
Мы в поисках Архитектора ИИ-систем - профессионала, который поможет нам внедрить искусственный интеллект в продукты нашей компании.Реализовывать решения с использованием технологий искусственного интеллекта (ML, GenAI, LLMs, RAG, AI Agent и Multi AI Agents)
Освоение и активное применение новейших технологий и тенденций в области искусственного интеллекта
Проектировать и реализовывать взаимодействие между ключевыми системами (CRM, телефония, сайты)
Определять требования к безопасности, резервному копированию, доступам
Наши ожидания от кандидата:
Опыт проектирования и описания интеграционных взаимодействий на системном уровне
Практически знания принципов обмена данным через очереди и брокеры сообщений
Знание основных принципов REST/Web сервисов, очередей сообщений, XML/JSON
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Знание и опыт работы с n8n или аналогами будет плюсом
Технические навыки:
Понимание основ интеграций и взаимодействия сервисов (REST API, SOAP, очередь сообщений)
Умение читать и описывать схемы баз данных, знание SQL на базовом уровне
Понимание архитектуры веб-приложений
Навыки построения data flow и взаимодействий между системами
Опыт и навыки, связанные с разработкой и интеграцией ИИ-ботов:
Опыт интеграции LLM-моделей (OpenAI, Azure OpenAI, Claude, Gemini и др.) в корпоративные системы
Понимание архитектуры чат-ботов: Intent/Entity-модели, сценарные и гибридные диалоги, RAG-подход
Умение проектировать взаимодействие ИИ-ботов с CRM, ERP, Helpdesk, LMS, и другими внутренними системами
Навыки работы с API моделей, создание системных инструкций, промптов и настройка function calling
Опыт работы с векторными базами данных (Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus) и построения поиска через эмбеддинги
Навыки создания RAG-конвейеров: подготовка данных, индексирование, оптимизация генерации
Опыт настройки вебхуков, middleware-слоя и сервисов очередей (Kafka, RabbitMQ) для обмена событиями с ботами
Что ты получаешь, присоединившись к нам:
Как мы работаем: