AI-сценарії інженер / LLM-рішення

Что предстоит делать

<p>Это роль на стыке продукта и инженерии. Продуктовое направление задает команда — ты его реализуешь руками и даешь технический reality-check. Ты проектируешь AI-сценарии на платформе Webitel, подбираешь и оцениваешь <nobr>LLM-пайплайны</nobr> под конкретные задачи и владеешь качеством этих решений как измеримой величиной.</p><p>Мы не ищем <nobr>ML-инженера</nobr>, который тренирует модели с нуля, и не ищем аналитика, который только пишет требования. Нам нужен человек, который глубоко понимает прикладной <nobr>LLM-ландшафт</nobr> и умеет сам собрать, протестировать и довести решение до продакшна.</p><h3>Чем ты будешь заниматься:</h3><ul><li>Проектировать разговорные сценарии на нашем Flow-конструкторе: декомпозиция бизнес-задачи в управляемую логику, обработка ошибок, fallback, эскалация на оператора.</li><li>Строить и оценивать RAG-пайплайны для базы знаний: chunking, embeddings, гибридный retrieval (семантический + полнотекстовый), reranking.</li><li>Подбирать LLM под конкретные задачи, обосновывая выбор через компромиссы cost / latency / quality, в том числе для self-hosted сценариев.</li><li>Выстраивать процесс оценки качества: golden datasets, отдельные метрики для retrieval и generation, выявление регрессий между версиями промптов и моделей.</li><li>Работать с prompt engineering как с инженерной дисциплиной.</li><li>Прототипировать на Python, чтобы самостоятельно проверять гипотезы, не дожидаясь продуктовых команд.</li></ul><h3>Что мы ожидаем (обязательно):</h3><ul><li>Опыт дизайна разговорных сценариев / диалоговых систем — умение превратить сложную бизнес-логику в надежный управляемый флоу.</li><li>Прикладное знание <nobr>LLM-ландшафта</nobr>: понимание разницы между моделями (proprietary vs open, hosted vs self-hosted) и умение аргументировать выбор под конкретные ограничения.</li><li>Практический опыт построения RAG end-to-end, с пониманием <i>почему</i> именно такие решения (например, почему гибридный retrieval, а не только vector search).</li><li><strong>Способность измерять качество AI-решений.</strong> Это для нас ключевое. Ты должен уметь объяснить, как понял, что фича достаточно хороша для продакшна — и это объяснение должно содержать числа, а не «протестировал несколько примеров».</li><li>Python на уровне уверенного прототипирования.</li><li>Способность аргументированно не соглашаться: дать честный технический фидбек, а не просто выполнить.</li></ul><h3>Будет плюсом:</h3><ul><li>Опыт с voice / contact-center технологиями (ASR/TTS, латентность в реальном времени, телефония).</li><li>Работа с eval- и observability-тулингом (LangSmith, Langfuse и т.д.).</li><li>Понимание ограничений on-premises развертываний — большинство AI-решений мыслят облаком, нам важна и другая реальность.<br><br></li></ul><p><i>Отправляя резюме на эту вакансию, Вы даете согласие получателю на обработку предоставленных Вами персональных данных в соответствии с Законом Украины «О защите персональных данных». Согласие предоставляется в том числе для их обработки во внешних системах, с целью сопровождения процесса найма.</i></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/webitel/vacancies/361321/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>