AI/LLM Engineer в AI Lab

Обязанности

• Участвовать в полном цикле создания AI-продукта: от генерации гипотез и создания прототипов до внедрения в production и последующего мониторинга;

• Разрабатывать, тестировать, оценивать качество и внедрять решения на основе LLM (диалоговые агенты, RAG, LLM workflows, prompt engineering) для миллионов пользователей;

• Проектировать, реализовывать архитектуру высоконагруженных AI-решений и интегрировать их в production-сервисы;

• Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов в продакшене и улучшать их качество на основе найденных инсайтов;

• Оптимизировать производительность и стоимость использования LLM в продуктовых сценариях.

• Следить за лучшими практиками и open-source решениями, экспериментировать и внедрять их в продукт.

Требования:

• Уверенное владение Python, опыт создания высоконагруженных сервисов и внедрения LLM-решений в продакшн;

• Опыт работы с LLM API и реализации LLM-based сервисов, понимание нюансов и трейдофов;

• Знание LLM фреймворков (langchain, langgraph или аналоги) и подходов к разработке AI-агентов (function calling, structured output, prompt/context engineering);

• Хорошие навыки prompt/context engineering, опыт тестирования и регресс‑проверок промптов, понимание подходов к оценке llm-систем (offline-метрики, human evaluation, llm-as-a-judge, A/B тестирование);

• Опыт создания web-сервисов (FastAPI, asyncio), дизайна чистых и функциональных API и интеграции с бэкенд-сервисами;

• Опыт работы с векторными базами данных (Milvus/Qdrant/FAISS/pgvector) для RAG‑решений и не только.

Будет плюсом:

• Знание Java;
• Понимание современных архитектур и методов обучения языковых моделей;
• Опыт обучения и инференса open-source LLM-моделей.

Условия:

• Возможность выбора место работы: удаленно или из офиса;

• Гибкий график рабочего дня;

• Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;

• Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);

• Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.