AI/LLM инженер

Что предстоит делать

В AI Lab мы создаем продукты и AI-ассистентов для работодателей и соискателей на базе генеративных технологий. Уже сейчас мы используем LLM-модели для генерации текстов, ведения диалогов, классификации и анализа вакансий и резюме. Направление активно развивается, и сейчас мы ищем талантливого AI/LLM инженера с опытом в разработке, который поможет нам в создании высоконагруженных отказоустойчивых приложений с LLM под капотом. Если ты умеешь не только разрабатывать качественные GenAI-решения, но и знаешь, как выводить их в продакшн на десятки миллионов пользователей, если ты смотришь на технологии как на инструмент влияния на прод

• Участвовать в полном цикле создания AI-продукта: от генерации гипотез и создания прототипов до внедрения в production и последующего мониторинга;
• Разрабатывать, тестировать, оценивать качество и внедрять решения на основе LLM (диалоговые агенты, RAG, LLM workflows, prompt engineering) для миллионов пользователей;
• Проектировать, реализовывать архитектуру высоконагруженных AI-решений и интегрировать их в production-сервисы;
• Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов в продакшене и улучшать их качество на основе найденных инсайтов;
• Оптимизировать производительность и стоимость использования LLM в продуктовых сценариях.
• Следить за лучшими практиками и open-source решениями, экспериментировать и внедрять их в продукт.

Что ждём от вас

• Уверенное владение Python, опыт создания высоконагруженных сервисов и внедрения LLM-решений в продакшн;
• Опыт работы с LLM API и реализации LLM-based сервисов, понимание нюансов и трейдофов;
• Знание LLM фреймворков (langchain, langgraph или аналоги) и подходов к разработке AI-агентов (function calling, structured output, prompt/context engineering);
• Хорошие навыки prompt/context engineering, опыт тестирования и регресс‑проверок промптов, понимание подходов к оценке llm-систем (offline-метрики, human evaluation, llm-as-a-judge, A/B тестирование);
• Опыт создания web-сервисов (FastAPI, asyncio), дизайна чистых и функциональных API и интеграции с бэкенд-сервисами;
• Опыт работы с векторными базами данных (Milvus/Qdrant/FAISS/pgvector) для RAG‑решений и не только.
• Будет плюсом:
• Знание Java;
• Понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей;
• Опыт обучения и инференса open-source LLM-моделей.

Что предлагаем