LLM Engineer / Разработчик AI-бота (Data Scientist)

Оформление: Штатная позиция (временная, на период декретного отпуска штатного сотрудника)

График: 5/2 (8 рабочих часов)

Формат работы: На месте работодателя

Описание вакансии

Центр Data-аналитики города Алматы приглашает LLM-инженера (Data Scientist) для участия в разработке интеллектуального мультиагентного чат-бота для анализа и визуализации городских данных.

Бот будет служить интеллектуальным интерфейсом к данным Ситуационного центра Алматы, предоставляя пользователям аналитику, интерактивные графики, карты и отчёты на основе запросов на естественном языке.

Обязанности:

• Разработка и оптимизация LLM-агентов на базе актуальных моделей (в приоритете Anthropic Claude, опционально OpenAI) для извлечения и анализа данных.

• Построение продвинутых систем RAG (Retrieval-Augmented Generation), включая методы управления контекстом (Context Engineering), его сжатие (Context compaction) и кэширование промптов.

• Разработка и отладка логики Text-to-SQL для PostgreSQL с использованием механизмов Tool Use (Function Calling).

• Интеграция AI-компонентов с бэкендом (FastAPI) и визуальными библиотеками (Plotly, Folium) для генерации интерактивной аналитики и отчетов в PDF/Excel.

• Работа со стеком LLMOps (LangChain, Langfuse или аналоги) для оркестрации, логирования и контроля качества ответов модели.

Требования:

• Опыт работы на позициях Data Scientist, AI Developer или LLM/ML Engineer от 3 лет.

• Отличное знание Python и практический опыт разработки микросервисов на FastAPI.

• Уверенное владение SQL и опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL).

• Глубокое понимание API передовых языковых моделей (Anthropic Claude, OpenAI) и паттернов их интеграции.

• Опыт проектирования архитектуры диалоговых агентов с использованием фреймворков (Claude Agent SDK, LangChain, CrewAI).

• Знание принципов работы векторных баз данных и систем оценки качества RAG-пайплайнов.

• Умение визуализировать данные (Plotly, Matplotlib, Folium).

Желательно:

• Опыт работы с городскими и пространственными данными (GIS).

• Навыки оптимизации стоимости инференса, выбора подходящих моделей для маршрутизации задач (Model Routing) и уменьшения задержек API.

• Понимание подходов к защите AI-систем от галлюцинаций (Guardrails).

Мы предлагаем:

• Участие в значимом городском проекте с реальными данными Ситуационного центра.

• Полную поддержку со стороны аналитиков и инженеров данных.

• Чётко очерченную зону ответственности: от запроса до ответа.

• Гибкий график работы после завершения испытательного срока.

• Вознаграждение обсуждается индивидуально.