Lead AI Engineer (NLP / LLM)

• Формирование и реализация AI-стратегии: от идеи и постановки задачи до масштабирования решений в production.
• Разработка и внедрение:
  * AI-агентов и мультиагентных систем;
  * RAG-архитектур, адаптированных под специфику домена;
  * LLM-решений для задач суммаризации, классификации, NER и генерации контента.
• Адаптация открытых LLM (LLaMA, Qwen, DeepSeek и др.) с использованием:
  * Fine-tuning, LoRA/QLoRA, PEFT;
  * Self-Supervised и Incremental Learning;
  * квантизации и оптимизации под inference.
• Взаимодействие с продуктовой и бизнес-командами:
  * перевод бизнес-требований в технические решения;
  * оценка ROI AI-инициатив;
  * выбор оптимальных trade-offs между скоростью, качеством и стоимостью.
• Определение архитектуры и технологического стека — от прототипа до отказоустойчивого production.
• Наставничество, развитие команды и формирование культуры инженерного качества и экспериментов.

• 3+ лет опыта в ML / Data Science, из них 1–2 года — с фокусом на LLM, NLP и генеративный ИИ.
• Опыт внедрения LLM-решений в бизнес-процессы и понимание влияния таких решений на KPI компании.
• Практический опыт работы с агентскими фреймворками (LangChain, Agno, AgentScope, AutoGen, CrewAI и др.).
• Глубокое знание PyTorch и навыки дообучения моделей «под капотом», а не только через Hugging Face API.
• Опыт запуска и оптимизации LLM локально; понимание различий между архитектурами LLaMA, Qwen, DeepSeek и умение выбирать подходящую.
• Экспертиза в: o RAG-системах; o промпт-инжиниринге; o Function Calling и Structured Outputs.
• Знание современных методов адаптации моделей: LoRA, QLoRA, PEFT, SelfSupervised Learning и др.
• Развитое бизнес-мышление: умение оценивать сложность задач, формулировать правильные вопросы и предлагать практичные решения.
  
  Будет плюсом:
• Опыт формирования и управления AI-командой.
• Опыт работы в стартапах или продуктовых компаниях с ориентацией на скорость и ценность результата.
• Участие в разработке production-решений на базе LLM — от прототипа до масштабируемой системы.
  
  Мы предлагаем:
• Участие в разработке продуктов, создающих реальную экономическую ценность.
• Свободу выбора технологий при условии обоснования решений.
• Возможность влиять на техническую и продуктовую стратегию.
• Команду экспертов, ориентированных на глубину, системность и инициативу.

Если вы заинтересованы, отправьте резюме и, при наличии:

• ссылку на GitHub с релевантными проектами;
• описание кейсов внедрения LLM в бизнес;
• ссылки на публикации, доклады или open-source вклад