AI/LLM-инженер / AI Tech Lead

О компании
EvaTeam — высокотехнологичная экосистема продуктов и лидер на рынке импортозамещения решений Atlassian (Jira, Confluence и др.) в России. Мы создаем отечественные IT-продукты для управления проектами, сервисами, разработкой и корпоративными знаниями.

В нашу экосистему входят:
EvaProject — альтернатива Jira для управления задачами и проектами
EvaWiki — аналог Confluence для управления знаниями
EvaServiceDesk — позволит использовать сервисную модель управления в IT-подразделениях и других внутренних отделах
EvaTest — инструмент для управления тестированием
EvaGit — корпоративный git-сервер
EvaCI — система непрерывной интеграции
Eva360 — цифровое пространство для вашего бизнеса (Поручения, Календарь, Общий диск, Почта, Чат, DocFlow, EMS, CRM, KMS, OKR, LMS)

Наша команда активно растет, и мы ищем опытного AI/LLM-инженера / AI Tech Lead, чтобы вместе развивать продукты, которыми уже пользуются крупнейшие компании и госструктуры РФ.

О роли
Мы запускаем и развиваем направление AI / LLM внутри EvaWiki — корпоративной базы знаний, используемой в крупных компаниях и госсекторе.
Наша цель — превратить Wiki из «хранилища страниц» в умную базу знаний:

• с качественным поиском,
• автоматическими саммари,
• контекстными подсказками,
• помощниками для авторов и читателей.

На старте основной фокус — EvaWiki, далее — масштабирование подходов на другие продукты платформы (проекты, задачи, документация, требования, тесты).
Мы ищем специалиста, который сможет руками и головой выстроить это направление: от идеи и прототипа до production-реализации.

Чем предстоит заниматься:
Основной фокус (Wiki + Knowledge Base)

• Проектировать и внедрять AI-функции для базы знаний:
  • автосаммари страниц и разделов;
  • быстрые TL;DR;
  • генерация заголовков, аннотаций, описаний;
  • подсказки по улучшению структуры статьи;
• Улучшать поиск по Wiki:
  • семантический поиск;
  • гибридный поиск (ключевые слова + embeddings);
  • релевантность, ранжирование, сниппеты;
• Готовить Wiki как источник знаний для LLM:
  • чанкинг контента;
  • метаданные, версии, связи документов;
  • RAG-подходы (retrieval + generation).

AI / LLM задачи

• Интеграция и эксплуатация LLM (open-source и коммерческих);
• Проектирование prompt-стратегий;
• Оценка качества ответов, саммари и поиска;
• Оптимизация скорости, стоимости и качества.

Архитектура и продукт

• Проработка AI-сценариев совместно с продуктовой командой;
• Прототипирование (PoC → MVP → production);
• Участие в формировании AI-дорожной карты EvaTeam;
• Подготовка решений под закрытые контуры (важно для наших клиентов).

Ожидания от кандидата:

• Опыт разработки backend-сервисов (Python);
• Практический опыт работы с LLM:
  • OpenAI / open-source модели;
  • embeddings, RAG, prompt engineering;
• Понимание, как устроены:
  • поиск,
  • индексация,
  • ранжирование,
  • работа с большими текстами;
  • Умение доводить идеи до production, а не только PoC.

Будет большим плюсом:

• Опыт работы с:
  • Elasticsearch / OpenSearch / аналогами;
  • векторными БД;
• Опыт построения Knowledge Base / Wiki / Docs-систем;
• Понимание enterprise-ограничений:
  • безопасность,
  • on-prem,
  • изоляция данных;
  • Опыт работы в продуктовых командах, а не только R&D.

Что мы предлагаем:

• Реальную возможность построить AI-направление с нуля, а не «допиливать чатик»;
• Работа с живым продуктом и реальными клиентами (не sandbox);
• Большие объёмы данных и сложные сценарии;
• Влияние на архитектуру и продуктовые решения;
• Адекватное отношение к AI:
  • без «магии»,
  • с фокусом на пользу, качество и стабильность.