AI Engineer
### Про нас
Deyteris робить промислову аналітику та рішення на базі ШІ для реального
бізнесу. Ми не будуємо демо — ми запускаємо пілоти на справжніх даних
замовників і доводимо їх до цифр, які можна показати керівнику.
Два приклади з поточних проєктів. Перший — система аналізу дзвінків
відділу продажів: розшифровка, розбір за методикою з семи критеріїв,
зв’язка з угодами в CRM і звіт для керівника відділу. Другий — розпізнавання
стану кар’єрних доріг за фотографіями з кабіни самоскида: класифікація
дефектів покриття, зведення їх у карту і розрахунок впливу на швидкість
перевезень.
Стек, з яким працюємо: Azure (Foundry, Functions, Blob, PostgreSQL, Static
Web Apps), моделі Claude і GPT, Python, SQL, трохи фронтенду.
### Про роль
Ця вакансія — не «прийди і зроби AI». Це позиція помічника в реальних
проєктах, яка за рік-півтора виростає в самостійну.
Спочатку ви робите задачі за готовою постановкою і під розбір. Поступово
постановка стає коротшою, а зона відповідальності — ширшою. Мета на
горизонті року: ви самостійно ведете окремий блок пілота — від даних до
готового звіту, або AI-агента
Ми свідомо беремо людину без комерційного досвіду і вкладаємо в неї час.
Взамін очікуємо, що ви вкладете свій.
### Що потрібно буде робити
-Задавати AI питання.
-Готувати дані для пілотів: інвентаризація архівів, вибірки, чистка,
зведення в таблиці з числами, а не з враженнями.
— Працювати з моделями: прогони за готовими промптами, розмітка,
порівняння версій, фіксація того, де модель помиляється.
— Розгортати ресурси в Azure за інструкцією і перетворювати ручні кроки
на повторювані скрипти.
— Писати і викладати невеликі функції та скрипти обробки за готовою
специфікацією.
— Збирати документи і презентації для замовників за нашим змістом -
акуратно, зі збереженням чисел і джерел.
— Перевіряти результати: звіряти цифри до і після змін, шукати, де
зійшлося випадково.
### Кого шукаємо
— Студент 2–4 курсу технічного напряму (комп’ютерні науки, прикладна
математика, системний аналіз, інженерія) або випускник; або джун без
комерційного досвіду.
— **Власний AI пет-проєкт, доведений до робочого стану.** Не обов’язково
складний і не обов’язково вдалий — важливо, що ви його закінчили і
можете пояснити свої рішення.
— Уміння писати зв’язний текст українською або російською. Половина
результату в цій роботі — це документ, а не код.
— Готовність стабільно приділяти 20–25 годин на тиждень протягом
навчального року.
Буде плюсом:
— Робота з API мовних моделей, промпт-інжиніринг.
— Досвід підготовки презентацій чи технічної документації.
**Чого не потрібно:**
— Комерційного досвіду.
— Сертифікатів.
— Уміння «робити все». Ми розуміємо, кого беремо.
---
### Наша модель взаємодії
Це те, що ми вважаємо найважливішим, тому описуємо детально.
**Задачі ставляться письмово** — з контекстом, очікуваним результатом і
критерієм готовності. Ви завжди знаєте, що вважається зробленим.
**Щотижневий дзвінок-розбір.** Дивимось, що вийшло, розбираємо, чому саме
так, плануємо наступне. Це не звіт про витрачений час, а навчання.
**Питати можна і треба.** Годину просидіти в глухому куті нормально, день -
ні. Ми радше витратимо 15 хвилин на пояснення, ніж тиждень на переробку.
**Усе документується по ходу.** Зробили — записали, як повторити. Це
частина роботи, а не додаток до неї.
**Помилятись можна, приховувати помилки — ні.** Цифра, яку не перевірили,
гірша за відсутність цифри.
**Усе, що витрачає гроші замовника чи наші, погоджується заздалегідь.**
### Умови
— Повністю віддалено, з будь-якого міста.
— Гнучкий графік: узгоджуємо вікна під ваш розклад занять. Сесія — не
проблема, попереджайте заздалегідь.
— Оплата до $500 на місяць за part-time.
— **Усі сервіси й ресурси — за наш рахунок:** підписки Azure, доступ до
моделей, інструменти розробки, платні API. Вам не потрібно нічого
оплачувати зі своєї кишені.
— Випробувальний термін — 1 місяць, з чіткою точкою рішення в кінці і
зворотним зв’язком у будь-якому разі.
— Робота в реальних проєктах з першого тижня, а не «подивись поки
документацію».
### Як відгукнутись
Надішліть коротко три речі:
1. Посилання на ваш AI пет-проєкт (GitHub, демо, опис — що є).
2. Кілька речень: що в ньому було найскладнішим і що б ви зробили інакше
зараз.
3. Скільки годин на тиждень реально готові приділяти і з якого місяця.
Резюме за бажанням — нам цікавіший проєкт.
**Далі — тестове завдання.** Невеликий фрагмент справжньої
роботи з LLM (Chat GPT/Gemini/Claude/Grok — на ваш вибір): 3–5 годин. Оцінюємо не
ідеальність відповіді, а хід міркувань і чесність там, де ви не впевнені.
Після тестового — дзвінок на 40 хвилин і рішення.