Мы развиваем собственную LLM-платформу для клиентов из госсектора и enterprise-сегмента. На её базе создаём прикладные AI-решения и автоматизируем бизнес-сценарии заказчиков.
Сейчас усиливаем команду и ищем LLM-инженера, который будет превращать задачи заказчиков в работающие технические решения внутри наших продуктов.
ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Участие в развитии наших собственных LLM-продуктов
- Работа над реальными проектами для государственных и enterprise-заказчиков
- Возможность влиять на архитектуру и способы реализации прикладных AI-решений
КАКИЕ ЗАДАЧИ НЕОБХОДИМО РЕШАТЬ:
- Проектировать архитектуру решений в рамках продуктов ЦРТ под задачи заказчиков
- Проектировать и собирать LLM-пайплайны из готовых компонентов платформы, языковых моделей и дополнительных инструментов
- Гибко настраивать компоненты платформы и выстраивать их взаимодействие под конкретный сценарий
- Использовать LangChain для расширения возможностей пайплайнов
- Разрабатывать Python-скрипты для пред- и постобработки данных и реализации дополнительной логики
- Реализовывать интеграции с внешними информационными системами через API
- Работать с решениями на базе RAG и ML
- Продумывать представление результатов работы сценария в существующем интерфейсе продукта
- Уточнять и формализовывать технические требования совместно с аналитиками
- Тестировать и верифицировать решения, анализировать результаты и участвовать в их доработке
НАШИ ОЖИДАНИЯ:
- Коммерческий опыт разработки LLM/RAG-решений от 3 лет
- Практический опыт создания многошаговых пайплайнов
- Опыт работы с LangChain
- Понимание embeddings, vector databases, retrieval, chunking и работы с контекстом
- Базовое понимание архитектуры Transformer и принципов работы современных LLM
- Python на уровне, достаточном для самостоятельного написания и отладки скриптов
- Опыт работы с API и интеграциями
- Способность самостоятельно разбираться в новых инструментах и технологиях
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
- Опыт создания AI-агентов и agentic workflows
- Опыт промышленного внедрения LLM-решений
- Опыт работы с Claude Code или другими AI coding tools
- Знание подходов к оценке качества LLM-систем
- Опыт работы с MCP