ИЩЕМ AI/LLM ENGINEER ДЛЯ ПРИСОЕДИНЕНИЯ К САМОЙ ТЕХНОЛОГИЧНОЙ КОМАНДЕ ЦЕНТРА ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОАО "РЖД".
О нас:
Мы внедряем большие языковые модели (LLM) для внутренних процессов компании.
Наша специфика — строгие требования ИБ: никаких внешних API (OpenAI, Claude и т.д.). Все модели, векторные базы и пайплайны должны работать локально в нашем закрытом контуре (On-Premise).
Мы ищем инженера, который станет владельцем этой инфраструктуры: от развертывания моделей на GPU до написания API и сборки RAG-пайплайнов. Мы ценим прагматичный подход, использование Open-Source и умение выжимать максимум из доступного железа.
Обязанности: (от простого к сложному):
- Инференс: Разворачивать и поддерживать локальные LLM (Llama-3, Qwen, Mistral и др.) с использованием Ollama, vLLM или TGI.
- Backend: Писать микросервисы на Python (FastAPI) для интеграции локальных моделей с нашими внутренними системами (CRM, ERP, базы знаний).
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Проектировать пайплайны поиска по корпоративным документам (парсинг файлов, чанкинг, генерация эмбеддингов, работа с векторными БД).
- Оптимизация: Экспериментировать с квантованными моделями (GGUF, AWQ, GPTQ) для запуска на ограниченных GPU-ресурсах.
- Оркестрация: Разворачивать готовые Open-Source решения (типа Dify, Open WebUI или AnythingLLM) для быстрого предоставления AI-инструментов сотрудникам.
Что мы ждем от вас:
- Уверенное владение Python (от 3 лет), опыт создания бэкенда (FastAPI / Aiohttp).
- Хорошее знание Linux и Docker (умение написать Dockerfile, поднять docker-compose, пробросить порты и GPU).
- Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL).
- Практический опыт с LLM: вы запускали модели локально, понимаете, что такое контекстное окно, токенизация, температура, System Prompt.
- Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain или LlamaIndex).
- Умение самостоятельно разбираться в документации новых Open-Source проектов на GitHub и разворачивать их.
Будет плюсом (если не знаете — научитесь у нас):
- Понимание работы NVIDIA Container Toolkit и базовый мониторинг видеокарт (nvidia-smi, nvtop).
- Опыт работы с vLLM, TensorRT-LLM.
- Опыт работы с векторными БД (pgvector, Milvus, Qdrant, Chroma).
- Понимание методов квантования и их влияния на качество модели.
- Знание базовых принципов ИБ (маскирование данных, ролевая модель доступа).
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Гибридный формат работы. Офис м. Красные ворота.
- Оформление в соответствии с требованиями ТК РФ, стабильную заработную плату по результатам собеседования;
- Ежегодную индексацию оплаты труда;
- Профессиональный коллектив, перспективы карьерного роста и развития.
СОЦИАЛЬНЫЙ ПАКЕТ:
- Забота о здоровье сотрудников (ДМС, собственная система здравоохранения, включая стоматологию);
- Поддержка занятий спортом (компенсация абонемента в спортклуб, спортивные активности, организуемые компанией);
- Бесплатный проезд ж/д транспортом поездами дальнего следования (1 раз в год);
- Бесплатный пригородный проезд ж/д транспортом;
- Ежегодная материальная помощь к отпуску;
- Льготная ипотека для сотрудников;
- Широкие возможности для обучения в собственном Корпоративном университете Компании.