ИИ инженер в юридическую фирму

Главная задача:

Нужно спроектировать устойчивую LLM-инфраструктуру и внедрить RAG-решения.

Первые задачи автоматизировать due diligence, распознание текста и юридический

перевод.

Архитектура и инфраструктура

Проектировать и развивать LLM-инфраструктуру c нуля (GPU-серверы, контейнеры,

CI/CD).

Настраивать высоконагруженные API и reverse-proxy (Nginx, HTTPS, балансировка).

Интегрировать AI-сервисы с корпоративными хранилищами и очередями (PostgreSQL,

MinIO, Redis).

Модели и RAG-стек

Развёртывать и оптимизировать модели (vLLM, Triton, BGE reranker).

Разрабатывать RAG-архитектуры: Apache Tika, Qdrant/FAISS/Weaviate, embedding-

пайплайны.

Следить за качеством ответов, улучшать prompt-инженерию и метрики релевантности.

DevOps и автоматизация

Автоматизировать процессы через n8n и похожие оркестраторы.

Строить мониторинг, логирование, безопасность и бэкапы.

Поддерживать живую документацию, обучать коллег и делиться best-practices.

Кого мы ищем

3+ лет коммерческого опыта с Python, Linux, Docker и CI/CD.

Практическая работа с LLM, понимание prompt engineering.

Опыт с RAG, векторными БД и embedding-моделями.

Навыки интеграции решений в корпоративную среду и работы с API.

Будет плюсом: AI/ML-проекты в юридической сфере, инфобез, работа с

конфиденциальными данными.

Что вы получаете:

Влияние на архитектуру и ключевые технические решения.

Доступ к уникальным юридическим датасетам и актуальному AI-стеку.

Уникальная возможность стать пионером в части внедрения собственных LLM моделей

в юридическом бизнесе

Конкурентная зарплата + бонусы по результатам.