Руководитель отдела когнитивных цифровых технологий

Мы — аккредитованная IT-компания.

Что мы делаем? Разрабатываем микропроцессорные устройства для железнодорожной автоматики и телемеханики Общепромышленного применения Цифровых платформ.

Мы сотрудничаем с ведущими российскими производителями электроники (МЦСТ, Миландр, НИИЭТ, Элвис), чтобы создавать продукты, которые не уступают, а превосходят зарубежные аналоги.

Наши преимущества: Собственная R&D-база — от идеи до готового продукта. Современные инструменты (CAD, IDE, CI) для разработки электроники и ПО, команда экспертов — конструкторы, программисты, электронщики, тестировщики, специалисты по безопасности. Фокус на импортозамещение — наши решения минимизируют зависимость от иностранных технологий.

Мы разрабатываем корпоративные LLM-системы в изолированной инфраструктуре: AI-агенты, RAG-сервисы, локальные платформы для inference и экспертные системы. Основное внимание уделяется open-weight и self-hosted моделям (Mistral, Llama, Qwen и др.), с акцентом на локальный deployment, безопасность, воспроизводимость и надежность. Это сложные системы, в которых LLM является лишь одним из компонентов, включая инструменты, память, оркестрацию и мониторинг.

• 1. Разработка AI-агентов – Проектирование и реализация LLM-агентов для корпоративных задач (ассистенты, чат-боты). – Создание многошаговых сценариев с использованием tool/function calling и self-correction. – Разработка логики принятия решений для оптимизации работы агентов. – Внедрение современных протоколов взаимодействия моделей и инструментов. – Оптимизация prompt-цепочек и механизмов управления задачами.
• 2. Интеграция с источниками данных – Подключение агентов к корпоративным источникам (SQL/NoSQL, API). – Разработка RAG-систем (retrieval, reranking, hybrid search). – Управление доступом к знаниям с учетом прав пользователей. – Интеграция векторных хранилищ и поисковых движков.
• 3. Память агентов – Проектирование кратковременной и долговременной памяти. – Разработка механизмов запоминания и обновления информации. – Учет приватности данных.
• 4. Развёртывание и оптимизация inference – Развёртывание локальных LLM-сервисов и настройка GPU-инфраструктуры. – Оптимизация производительности моделей. – Работа с различными форматами квантования моделей.
• 5. Безопасность и отказоустойчивость – Создание безопасных LLM-сервисов с изоляцией окружения. – Минимизация рисков безопасности и реализация аудита доступа. – Проектирование отказоустойчивых систем.
• 6. Мониторинг и аудит – Внедрение observability для LLM-агентов (логирование, метрики). – Контроль за использованием токенов, задержками и качеством ответов. – Создание audit trail для действий агентов.
• 7. Оценка качества – Создание eval-пайплайнов для оценки RAG и агентных систем. – Измерение точности, скорости и качества ответов. – Участие в A/B-тестах и непрерывном улучшении качества.
• 8. Data pipeline – Разработка процессов обработки данных от источников до конечных результатов.

• • LLM-системы: разработка self-hosted/open-weight моделей.
• • Docker и Kubernetes: уверенное использование.
• • Понимание трансформеров: токенизация, контекстное окно, inference, quantization
• . • RAG: опыт с embeddings, vector search, hybrid search.
• • Векторные базы: работа с FAISS, Qdrant, Milvus и аналогами.
• • Агентные паттерны: tool usage, function calling, memory, prompt chaining.
• • Фреймворки для LLM/агентов: опыт с LangGraph, Haystack и другими.
• • GPU-инфраструктура: мониторинг и профилирование ресурсов.
• • Корпоративные ассистенты: опыт разработки чат-ботов и LLM-сервисов.
• • Безопасность: понимание RBAC, PII и prompt injection.
• • Воспроизводимые пайплайны: от данных до inference.
• • Системное мышление: проектирование отказоустойчивых сервисов.
• • Английский от B1: уверенное чтение документации.
• Плюсом будет
• • Опыт работы с MCP и проектированием tool/context servers.
• • A2A взаимодействие между агентами.
• • Fine-tuning моделей (LoRA, QLoRA и др.).
• • Опыт работы с LLaMA-Factory, Axolotl и аналогами.
• • Квантование моделей (GPTQ, FP8/INT8).
• • Прод-инференс на vLLM, TensorRT-LLM и др.
• • Advanced inference методы (speculative decoding, KV cache offload).
• • Работа с knowledge graphs и semantic caching.
• • Мультиагентные системы и orchestration (Temporal, Airflow).
• • MLOps инструменты (MLflow, Kubeflow).
• • Проектирование мультимодальных LLM-агентов.
• .• Sandbox execution и browser tools.

• Мы строго соблюдаем гарантии установленные Трудовым законодательством РФ;
• Мы заботимся о комфортных условиях для работы наших сотрудников - у нас современный офис (не open-space!!), рабочее место оборудовано всем необходимым для эффективной работы;
• Мы заботимся о здоровье наших сотрудников - предоставляем расширенное ДМС (со стоматологией и обслуживанием в лучших клиниках города);
• Мы заинтересованы в развитии пришедших к нам специалистов - наша команда профессионалов готова делиться своим опытом;
• У нас уютная обеденная зона с бесплатными чаем, кофе. Она же для нас место, где можно собраться после работы - поиграть в настольные игры ;
• Мы предоставляем мобильную связь для сотрудников компании;

• Корпоративный английский язык;

• Доплата до оклада за время больничного;

• Достойный уровень заработной платы, премия по итогам года;

• Работа в аккредитованной IT Компании с возможностью карьерного и функционального роста;

• У нас стабильный и прозрачный доход

• Мы находимся в пешей доступности от м."Свиблово",станции"Лосиноостровская", МЦК "Ростокино".