Требуются знания Python и LLM для разработки и развития агентов искусственного интеллекта.
Инженер по искусственному интеллекту
О роли
Təsvir
Azərbaycanın ilk müstəqil faktorinq şirkəti Ferrum Capital QSC AI Engineer vakansiyasını elan edir.
Komandamıza yalnız model inteqrasiyası edən deyil, real biznes problemlərini anlayaraq onları işlək AI həllərinə çevirə bilən AI Engineer axtarırıq. Bu rol AI/LLM sistemləri, backend development, data processing, automation və müxtəlif üçüncü tərəf servislərlə inteqrasiyaları əhatə edir. Namizəddən mövcud texnologiyaları tətbiq etməklə yanaşı, problemin strukturunu anlamaq, uyğun texniki yanaşmanı seçmək, MVP qurmaq, nəticəni ölçmək və sistemi production səviyyəsinə çatdırmaq gözlənilir.
Ferrum Kapital QSC, 2017-ci ildə Azərbaycan Respublikasının ilk müstəqil faktorinq şirkəti və AGA Group şirkətlər ailəsinin üzvü olaraq yerli və xarici şirkətlərə faktorinq və digər maliyyə xidmətləri göstərmək məqsədilə yaradılmışdır.
Ferrum Kapital QSC-nin missiyası, ilk iş təcrübəsini bizimlə başlamaq və karyera yüksəlişi əldə edərək özünü inkişaf etdirmək istəyən namizədlərin seçdiyi lider şirkətlərindən biri olmaqdır.
Sizə məlumat vermək istərdik ki, Ferrum Kapital komandasının böyük bir hissəsini istedadlı gənclər təşkil edir və bu cür gənclərin sayını artırmaq üçün yeni istedadlar axtarırıq. Komandamıza qoşulmaqla gənclər uğur qazanmaq və bizimlə birlikdə böyümək imkanı əldə edəcəklər.
Vəzifə öhdəlikləri:
- LLM və digər AI modelləri əsasında production-ready funksiyalar və servis arxitekturaları hazırlamaq;
- OpenAI, Anthropic, Gemini və digər model provider-lərin API-ləri ilə işləmək və use case-ə uyğun model seçimi aparmaq;
- Prompt engineering, structured output, function/tool calling, agent workflows və multi-step AI prosesləri qurmaq;
- RAG sistemləri, embeddings, vector database və semantic search həlləri hazırlamaq. AI agentlərin xarici servislər, database və daxili API-lərlə işləməsini təmin etmək;
- Speech-to-text, translation, summarization və real-time AI processing kimi funksiyalar üzərində işləmək;
- Web məlumatlarının toplanması, parsing, enrichment və AI vasitəsilə analiz edilməsi üçün pipeline-lar qurmaq;
- Strukturlaşdırılmamış məlumatları strukturlaşdırılmış formata çevirmək və böyük həcmli məlumatların emalını optimallaşdırmaq;
- PostgreSQL və digər məlumat bazaları ilə işləmək, data model və query-ləri optimallaşdırmaq;
- Background jobs, queues, schedulers və avtomatlaşdırılmış workflow-lar qurmaq;
- Xarici API, SaaS platformaları, cloud storage və digər üçüncü tərəf sistemləri ilə inteqrasiyalar hazırlamaq;
- Logging, monitoring, error handling, retry və fallback mexanizmləri qurmaq;
- Yeni AI modelləri, framework-ləri və yanaşmaları test etmək, uyğun olduqda mövcud sistemlərə tətbiq etmək;
- Hazırlanan həlləri test mühitindən production-a qədər aparmaq və işləkliyinə nəzarət etmək.
Tələblər
AI və LLM
- LLM API-ləri ilə real layihə təcrübəsi;
- Prompt engineering və prompt architecture;
- Structured outputs / JSON schema;
- Function calling və tool use;
- RAG və semantic search, embeddings və vector databases;
- AI agents və agentic workflows;
- Model evaluation və output validation;
- LLM latency və cost optimization.
Backend və Data
- Python üzrə güclü praktiki bilik;
- FastAPI və ya oxşar backend framework;
- PostgreSQL və SQL;
- Data parsing və transformation.
AI/Data Pipeline
- Web scraping və crawling məntiqi;
- API əsaslı data collection;
- Data cleaning və normalization;
- Entity matching və similarity yanaşmaları;
- Classification və information extraction;
- OCR/STT kimi multimodal input-larla işləmək;
- Böyük həcmli məlumatların batch və streaming processing-i.
Arzuolunan əlavə bacarıqlar
- Biznes tələbini texniki həllə və icra edilə bilən mərhələlərə çevirmək;
- MVP scope, prioritet, risk və texniki məhdudiyyətləri düzgün müəyyən etmək;
- İstifadəçi ehtiyacını və biznes nəticəsini nəzərə alaraq həll dizayn etmək;
- Edge case-ləri və mümkün failure scenario-ları əvvəlcədən nəzərə almaq;
- Requirement boşluqlarını müəyyən edib uyğun suallar və alternativ həllər təklif etmək;
- İşə ownership götürərək həlli araşdırmadan production-a qədər aparmaq;
- Texniki və qeyri-texniki komandalarla aydın kommunikasiya qurmaq.
Əlavə üstünlük
- AI SaaS məhsulları, JavaScript/TypeScript, Node.js və müasir web application arxitekturasını anlamaq, real-time transcription/translation, search və information retrieval, AI assistant sistemləri, CRM/business automation, analytics platformaları və external API/MCP inteqrasiyaları üzrə təcrübə üstünlükdür.
Vakansiya növü - Tam ştat
Maraqlanan namizədlər Müraciət et düyməsində qeyd olunan linkə daxil olaraq müraciət edə bilərlər.
Təsvir
Azərbaycanın ilk müstəqil faktorinq şirkəti Ferrum Capital QSC AI Engineer vakansiyasını elan edir.
Komandamıza yalnız model inteqrasiyası edən deyil, real biznes problemlərini anlayaraq onları işlək AI həllərinə çevirə bilən AI Engineer axtarırıq. Bu rol AI/LLM sistemləri, backend development, data processing, automation və müxtəlif üçüncü tərəf servislərlə inteqrasiyaları əhatə edir. Namizəddən mövcud texnologiyaları tətbiq etməklə yanaşı, problemin strukturunu anlamaq, uyğun texniki yanaşmanı seçmək, MVP qurmaq, nəticəni ölçmək və sistemi production səviyyəsinə çatdırmaq gözlənilir.
Ferrum Kapital QSC, 2017-ci ildə Azərbaycan Respublikasının ilk müstəqil faktorinq şirkəti və AGA Group şirkətlər ailəsinin üzvü olaraq yerli və xarici şirkətlərə faktorinq və digər maliyyə xidmətləri göstərmək məqsədilə yaradılmışdır.
Ferrum Kapital QSC-nin missiyası, ilk iş təcrübəsini bizimlə başlamaq və karyera yüksəlişi əldə edərək özünü inkişaf etdirmək istəyən namizədlərin seçdiyi lider şirkətlərindən biri olmaqdır.
Sizə məlumat vermək istərdik ki, Ferrum Kapital komandasının böyük bir hissəsini istedadlı gənclər təşkil edir və bu cür gənclərin sayını artırmaq üçün yeni istedadlar axtarırıq. Komandamıza qoşulmaqla gənclər uğur qazanmaq və bizimlə birlikdə böyümək imkanı əldə edəcəklər.
Vəzifə öhdəlikləri:
- LLM və digər AI modelləri əsasında production-ready funksiyalar və servis arxitekturaları hazırlamaq;
- OpenAI, Anthropic, Gemini və digər model provider-lərin API-ləri ilə işləmək və use case-ə uyğun model seçimi aparmaq;
- Prompt engineering, structured output, function/tool calling, agent workflows və multi-step AI prosesləri qurmaq;
- RAG sistemləri, embeddings, vector database və semantic search həlləri hazırlamaq. AI agentlərin xarici servislər, database və daxili API-lərlə işləməsini təmin etmək;
- Speech-to-text, translation, summarization və real-time AI processing kimi funksiyalar üzərində işləmək;
- Web məlumatlarının toplanması, parsing, enrichment və AI vasitəsilə analiz edilməsi üçün pipeline-lar qurmaq;
- Strukturlaşdırılmamış məlumatları strukturlaşdırılmış formata çevirmək və böyük həcmli məlumatların emalını optimallaşdırmaq;
- PostgreSQL və digər məlumat bazaları ilə işləmək, data model və query-ləri optimallaşdırmaq;
- Background jobs, queues, schedulers və avtomatlaşdırılmış workflow-lar qurmaq;
- Xarici API, SaaS platformaları, cloud storage və digər üçüncü tərəf sistemləri ilə inteqrasiyalar hazırlamaq;
- Logging, monitoring, error handling, retry və fallback mexanizmləri qurmaq;
- Yeni AI modelləri, framework-ləri və yanaşmaları test etmək, uyğun olduqda mövcud sistemlərə tətbiq etmək;
- Hazırlanan həlləri test mühitindən production-a qədər aparmaq və işləkliyinə nəzarət etmək.
Tələblər
AI və LLM
- LLM API-ləri ilə real layihə təcrübəsi;
- Prompt engineering və prompt architecture;
- Structured outputs / JSON schema;
- Function calling və tool use;
- RAG və semantic search, embeddings və vector databases;
- AI agents və agentic workflows;
- Model evaluation və output validation;
- LLM latency və cost optimization.
Backend və Data
- Python üzrə güclü praktiki bilik;
- FastAPI və ya oxşar backend framework;
- PostgreSQL və SQL;
- Data parsing və transformation.
AI/Data Pipeline
- Web scraping və crawling məntiqi;
- API əsaslı data collection;
- Data cleaning və normalization;
- Entity matching və similarity yanaşmaları;
- Classification və information extraction;
- OCR/STT kimi multimodal input-larla işləmək;
- Böyük həcmli məlumatların batch və streaming processing-i.
Arzuolunan əlavə bacarıqlar
- Biznes tələbini texniki həllə və icra edilə bilən mərhələlərə çevirmək;
- MVP scope, prioritet, risk və texniki məhdudiyyətləri düzgün müəyyən etmək;
- İstifadəçi ehtiyacını və biznes nəticəsini nəzərə alaraq həll dizayn etmək;
- Edge case-ləri və mümkün failure scenario-ları əvvəlcədən nəzərə almaq;
- Requirement boşluqlarını müəyyən edib uyğun suallar və alternativ həllər təklif etmək;
- İşə ownership götürərək həlli araşdırmadan production-a qədər aparmaq;
- Texniki və qeyri-texniki komandalarla aydın kommunikasiya qurmaq.
Əlavə üstünlük
- AI SaaS məhsulları, JavaScript/TypeScript, Node.js və müasir web application arxitekturasını anlamaq, real-time transcription/translation, search və information retrieval, AI assistant sistemləri, CRM/business automation, analytics platformaları və external API/MCP inteqrasiyaları üzrə təcrübə üstünlükdür.
Vakansiya növü - Tam ştat
Maraqlanan namizədlər Müraciət et düyməsində qeyd olunan linkə daxil olaraq müraciət edə bilərlər.
Подходишь ли ты на эту вакансию?
Загрузи CV — за 10 секунд увидишь процент совпадения, свою цену на рынке и чего не хватает в резюме.
Зарплата на рынке
Работодатель сумму не назвал. По роли «AI-инженер» обычно платят 1 000–2 000 ₼, медиана — 1 500 ₼.
17 открытых вакансий, 14 зарплат: объявления, анкеты, «Проверь зарплату».
Проверить свою зарплату как «AI-инженер»О компании
Ваш отклик
Этот работодатель принимает отклики у себя на сайте. Перейдите на страницу вакансии и заполните форму там.
Перейти на страницу работодателяПохожие вакансии
Все похожие вакансииДругие открытые объявления по роли «AI-инженер» в городе Bakı.
Анализирует бизнес-процессы и разрабатывает решения по автоматизации на основе искусственного интеллекта, требуется опыт 1-2 года
Требуются навыки Python и PyTorch для разработки и внедрения моделей в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Инженер по искусственному интеллекту требует глубоких знаний в области глубокого обучения и компьютерного зрения.




