ИИ-разработчик

О компании

Мы — команда Nanimai.tech, развиваем сервис для автоматизации подбора персонала.
С помощью ML и современных LLM мы делаем поиск кандидатов быстрее, честнее и прозрачнее для бизнеса и соискателей.

Компания активно растёт, участвуем в акселераторах и конкурсах, идём от MVP к MLP и внедряем новые функции вместе с первыми корпоративными клиентами. Сейчас нам нужен ML / Prompt Engineer, который готов брать серьёзные задачи, экспериментировать с LLM и вместе с нами строить интеллектуальное ядро HR-системы.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и улучшать LLM-ядро продукта:

  • проектировать промпты, цепочки рассуждений (Chain-of-Thought), инструменты (tool calling), пайплайны;

  • снижать галлюцинации и повышать стабильность (robustness) ответов.

• Исследовать и внедрять методы оценки моделей:

  • разрабатывать метрики качества для HR-кейсов (скоринг кандидатов, матчинг с вакансиями, резюме/vacancy Q&A и др.);

  • строить offline-и online-эксперименты, A/B-тесты.

• Анализировать bias / fairness / explainability решений:

  • находить источники предвзятости и разрабатывать способы её снижения;

  • повышать объяснимость скорингов и рекомендаций для рекрутёров и заказчиков.

• Работать с LLM и NLP-стеком:

  • Уметь выбирать оптимальные параметры для работы с облачными LLM;

  • использовать эмбеддинги, semantic search, RAG-подходы.

• Делать прототипы и доводить их до продакшена:

  • упаковывать эксперименты в сервисы и ML-артефакты, готовые к интеграции с backend;

  • тесно работать с backend-разработчиками и продактом, помогать проектировать API и схемы данных.

• Отслеживать исследования и практики:

  • читать статьи, RFC, блоги лидеров рынка;

  • приносить в команду новые идеи и подходы, презентовать результаты экспериментов.

Нам подходишь, если ты:

• Уверенно пишешь на Python 3.10+, понимаешь основы асинхронности, умеешь организовывать чистый проект (структура, type hints, тесты).

• Имеешь опыт разработки и обучения ML/DL-моделей:

  • PyTorch / TensorFlow / JAX или аналогичные фреймворки;

  • знаком с базовой статистикой, метриками качества, валидацией.

• Глубоко понимаешь NLP:

  • токенизация, языковые модели, эмбеддинги;

  • работа с большими языковыми моделями (LLM), semantic search, RAG.

• Уже решал задачи Prompt Engineering:

  • проектировал промпты под конкретные бизнес-кейсы;

  • использовал Zero-Shot / One-Shot / Few-Shot / Chain-of-Thought и др. техники;

  • знаешь типичные ошибки LLM и умеешь их отлавливать.

• Имеешь опыт работы с LLM в проде или pet-проектах:

  • OpenAI / Anthropic / локальные модели (LLaMA, Mistral, YandexGPT, GigaChat и т.п.);

  • умеешь строить пайплайны вокруг LLM (pre/post-processing, кеширование, логирование, мониторинг).

• Готов брать ответственность за качество решений:

  • умеешь формулировать гипотезы, проверять их, презентовать результаты;

  • аккуратно относишься к этике ИИ, fairness и отсутствию дискриминации.

• У тебя английский B2 — читаешь статьи и документацию, можешь по необходимости формулировать запросы и краткие summary.

Будет плюсом, если ты:

• Работал с HR-данными, рекрутингом, ATS или рекомендательными системами.

• Знаком с MLOps-подходами, ML-пайплайнами, мониторингом моделей.

• Писал/публиковал научные работы или участвовал в исследовательских проектах по ML/DL.

Мы предлагаем:

• Полную занятость с гибким графиком: 40 часов в неделю. Ценим соблюдение дедлайнов, есть пару обязательных командных созвонов в неделю.

• Удалённый формат — можно работать из любого региона.

• Оформление по договору ГПХ с самозанятым / ИП / физлицом, прозрачные условия и регулярные выплаты (1 раз в месяц).

• Прямую работу с фаундерами, CPO и CTO: быстрые решения, минимум бюрократии.

• Влияние на продукт: будешь одним из ключевых людей, определяющих интеллектуальное ядро системы.

• Современный стек и живые задачи на стыке:

  • LLM, NLP, ML-исследований;

  • продуктовой разработки в HR-tech.

• Регулярную обратную связь и обсуждении roadmap.

• Опыт работы в стартапе ранней стадии, который заметно усилит твой профиль и CV.

Простые и прозрачные этапы отбора:

1. Тестовое задание — покажет ваши навыки в реальных задачах, всего 2-3 часа

2. Звонок с фаундером / HR — знакомство, рассказ о продукте и формате работы, обсуждение ожиданий по роли.

3. Техинтервью с CTO — обсуждаем твой опыт, разбираем реальные задачи, можем попросить разобрать небольшой кейс по LLM / prompt-инженерии.

4. Финальное обсуждение и оффер — согласуем условия, старт и первые фокусы по задачам.