AI разработчик склада

AI Developer / AI Engineer

Разработка интеллектуального складского модуля для CRM

Мы развиваем собственную CRM-систему для компаний, занимающихся продажей и монтажом оборудования. Сейчас создаём умный складской модуль, который должен автоматизировать учёт оборудования, движение товаров, закупки и работу менеджеров/монтажников.

Ищем AI Developer / AI Engineer, который сможет не просто подключать готовые AI API, а помочь спроектировать и реализовать интеллектуальную часть системы.

Что предстоит делать

1. Умный склад

Разработать систему, которая понимает:

• какое оборудование находится на складе;
• сколько товара доступно;
• где и на каком складе он находится;
• какие позиции зарезервированы;
• какие товары выданы монтажникам;
• какие товары возвращены;
• какие позиции необходимо заказать;
• какие товары используются чаще всего.

2. Распознавание оборудования

Система должна уметь работать с различными источниками информации:

• PDF;
• Excel;
• коммерческими предложениями;
• накладными;
• фотографиями оборудования;
• артикулами производителей;
• текстовым описанием товара.

AI должен помогать сопоставлять:

«DS-2CD2043G2-I» → конкретная позиция в каталоге CRM → конкретный товар на складе.

Если название написано с ошибкой или в свободной форме, система должна уметь находить наиболее вероятное соответствие.

3. Автоматическая классификация

Необходимо разработать интеллектуальную классификацию оборудования:

Категория → Подкатегория → Производитель → Модель → Артикул → Характеристики

Например:

Видеонаблюдение → IP-камеры → Hikvision → 4 Мп → уличная → PoE.

4. AI-поиск

Пользователь должен иметь возможность написать:

«Покажи камеры Hikvision на 4 Мп, которые сейчас есть на складе»

или:

«Найди всё необходимое для комплекта на 16 камер».

Система должна понимать смысл запроса и находить соответствующие позиции.

5. Прогнозирование закупок

AI должен анализировать историю:

• продаж;
• монтажей;
• расхода оборудования;
• остатков;
• сезонности;
• скорости движения товара.

И предлагать:

«Через 2–3 недели закончатся камеры DS-2CD..., рекомендуется заказать 20 шт.»

6. Интеллектуальная комплектация

Одна из ключевых задач — создание умных комплектов.

Например, пользователь выбирает:

«Система видеонаблюдения на 16 камер».

CRM должна предложить комплект:

• камеры;
• видеорегистратор;
• HDD;
• PoE-коммутатор;
• кабель;
• блоки питания;
• необходимые аксессуары.

В дальнейшем система должна обучаться на фактических сметах и комплектациях компании.

Требования

Обязательно

• Python;
• опыт разработки AI/ML решений;
• работа с LLM API;
• OpenAI API / аналогичные модели;
• понимание embeddings и semantic search;
• Vector Database;
• RAG;
• REST API;
• SQL;
• PostgreSQL;
• Git;
• понимание архитектуры CRM/ERP/WMS.

Будет большим плюсом

• LangChain / LlamaIndex;
• Qdrant / Weaviate / pgvector;
• OCR;
• обработка PDF и Excel;
• Computer Vision;
• YOLO;
• опыт с товарными каталогами;
• опыт интеграции AI в CRM/ERP/WMS;
• опыт прогнозирования спроса;
• опыт работы с большим количеством SKU.

Важно

Нам не нужен человек, который просто умеет:

«отправить запрос в ChatGPT API».

Нужен разработчик, способный спроектировать AI-архитектуру и довести её до работающего продукта.

Мы хотим постепенно создать систему, которая будет обучаться на реальных данных компании и со временем самостоятельно:

распознавать → классифицировать → сопоставлять → комплектовать → прогнозировать → рекомендовать.

Формат работы

• Проектная или постоянная занятость;
• удалённая работа возможна;
• работа непосредственно с продуктом и командой;
• участие в проектировании архитектуры;
• возможность стать ключевым разработчиком AI-направления.

Что предлагаем

• Реальный коммерческий продукт, а не учебный проект;
• возможность влиять на архитектуру;
• работа с AI, CRM, складом и автоматизацией;
• долгосрочное сотрудничество;
• конкурентная оплата в зависимости от опыта и уровня специалиста.

При отклике

Пожалуйста, отправьте:

1. Кратко о своём опыте в AI/ML.
2. Примеры реализованных AI-проектов.
3. GitHub / портфолио, если есть.
4. Какие LLM, Vector DB и AI-инструменты использовали.
5. Опыт работы с PDF/OCR/товарными каталогами.
6. Желаемый формат работы и уровень оплаты.
7. Кратко опишите, как бы вы построили AI-модуль для складской CRM.