ИИ-инженер (автоматизация инженерных и строительных процессов)

ИИ-инженер (автоматизация инженерных и строительных процессов) Company: ТК ИНЖИНИРИНГ Location: Москва, Москва date_posted: 2026-07-30T09:33:43.316+03:00 | valid_through: 2026-08-29T09:33:43.327+03:00 | region: Москва | address_country: RU | identifier: 135732490 ТК Инжиниринг — инженерная компания, которая проектирует и строит внутренние инженерные системы объектов: вентиляция и кондиционирование, отопление, водоснабжение, электроснабжение, слаботочные системы. Мы не ИТ-компания, и это принципиальный момент. У нас нет департамента цифровизации, дорожной карты на три года и десяти согласований на каждое решение. Есть работающая инженерная компания, в которой слишком много всё ещё делается руками: сведение план-факта по объектам, разнесение платежей, отчёты по СМР и рабочей документации, графики производства работ, разбор входящих документов. Это тормозит, стоит денег и постоянно даёт расхождения. Мы решили закрывать это не «внедрением системы», а собственным инженером, который будет строить автоматизацию изнутри — рядом с людьми, чьи процессы он автоматизирует. Кого ищем Инженера, который умеет две вещи одновременно: разбираться в чужом запутанном процессе и собирать работающие решения — на готовых инструментах там, где это быстрее, и на коде там, где иначе не выходит. Формально это «ИИ-инженер», и языковые модели — важная часть работы. Но мы честно обозначаем пропорцию: примерно 70% — автоматизация, интеграции и данные, 30% — LLM-решения, и доля второго будет расти по мере того, как первое встанет на рельсы. Если вы хотите обучать модели и заниматься исследованиями — вам будет скучно, и лучше нам обоим понять это сейчас. Работать будете напрямую с руководителем — без прослойки менеджеров и без ТЗ на 40 страниц. Постановка часто будет звучать как «вот три таблицы, вот как это происходит сейчас, придумай, как должно быть». Ключевое качество, которое мы отбираем — способность в такой ситуации задать правильные вопросы и разложить задачу самому. Чем предстоит заниматься Ближайшие задачи — внутренний контур: Автоматизация управленческого учёта по объектам: сведение план-факта, отчёты по СМР и рабочей документации, движение денежных средств. Сейчас это Excel с ручным вводом — нужно вытащить в нормальный процесс. Интеграция систем между собой: Excel/Google Sheets, 1С, Битрикс24, таск-трекер, почта, Telegram. Убрать двойной ввод и ручной перенос данных. Автоматическая обработка входящих документов: счета, акты, спецификации, ведомости — извлечение данных, сверка, разнесение. Отчётность и уведомления: сводки по объектам, алерты при отклонениях, дашборды для руководства. Задачи следующего горизонта — ИИ-решения: Поиск и ответы по корпоративной документации: регламенты, проектная документация, договоры, переписка (RAG). Ассистенты под конкретные роли: помощник ПТО, помощник снабжения, разбор входящей почты и подготовка черновиков ответов. Извлечение структурированных данных из проектной и исполнительной документации. Локальное развёртывание моделей там, где данные нельзя отдавать во внешние сервисы. Что для нас важно в кандидате Обязательно: Практический опыт на Python: не учебные проекты, а решения, которыми пользовались живые люди. Опыт сквозной автоматизации процессов — от источника данных до результата у пользователя. С любым оркестратором: n8n, Make, Power Automate, Airflow или собственный код. Интеграции по REST API: авторизация, вебхуки, пагинация, обработка ошибок и повторов. SQL и реляционные БД на уровне выборок, джойнов и сведения данных. Опыт работы с API языковых моделей (OpenAI-совместимые или аналогичные) в прикладной задаче. Linux и Docker на уровне «поднять сервис, обновить, разобраться, почему упал». Git в командной работе. Уверенная работа с Excel/Google Sheets как с источником данных — включая грязные, ручные и противоречивые таблицы. Технический английский для чтения документации. Способность разобрать процесс до того, как выбирать технологию — для нас это важнее любой строчки в стеке. Будет преимуществом: Опыт RAG-систем, векторных хранилищ (Qdrant, pgvector), embeddings. Опыт создания AI-агентов и ассистентов под прикладные задачи. Локальный запуск LLM: Ollama, vLLM, llama.cpp. Обработка документов и OCR: Docling, PaddleOCR, layout-парсинг PDF. FastAPI, PostgreSQL, CI/CD, Portainer. Опыт интеграции с 1С. Опыт в строительстве, проектировании, ПТО, сметах или снабжении — в любой роли. Понимание, что такое ГПР, исполнительная документация, КС-2/КС-3, рабочая документация. Чтение чертежей, знакомство с CAD/BIM. Отдельно: если вы инженер или ПТО-специалист, который сам освоил Python и автоматизацию — присылайте отклик. Понимание стройки нарабатывается годами, Python — месяцами. Для нас это сильный профиль, а не «непрофильный». Что предлагаем Доход обсуждаем по результатам собеседования и тестового задания. Пересмотр по итогам первых 6 месяцев работы, привязанный к реальному результату, а не к календарю. Прямое влияние на решения. Вы работаете с двумя людьми, которые принимают решения, а не согласуют их. Идея, озвученная утром, может быть в работе к вечеру. Свобода в выборе инструментов. Мы не навязываем стек. Обосновали — делайте. Задачи, у которых видно результат. Не «поддержка легаси», а процессы, где до вас работа делалась руками и после вас перестала. Оформление ТК РФ, график 5/2, 9:00–18:00. Позиция офисная: погружение в реальные процессы стройки удалённо не делается, и мы предпочитаем сказать это прямо, а не «гибрид с обязательным присутствием».