Просмотр вакансии

• Разработка и внедрение решений на базе LLM для бизнес-задач.

• Разработка backend REST сервисов

• Построение и оптимизация RAG-архитектур.

• Интеграция LLM через API, function calling / tools.

• Разработка prompt’ов и оптимизация качества ответов моделей.

• Деплой и поддержка LLM-сервисов в продакшене.

Обязательные:

• Высшее техническое образование
• Опыт работы с большими языковыми моделями (LLM): GPT-подобные модели, понимание принципов их работы.
• Уверенное владение Python.
• Знание фреймворков FastAPI или Django
• Опыт разработки LLM-решений для реальных задач.
• Опыт построения RAG-архитектур (поиск, embeddings, векторные БД).
• Знание и практический опыт работы с LangChain / LangGraph (или аналогами).
• Опыт интеграции LLM через API, function calling / tools.
• Понимание принципов prompt engineering.
• Опыт работы с REST API.
• Навыки работы с Git, Docker.

Желательные:

• Опыт работы с векторными БД (FAISS, Chroma, Qdrant, Weaviate и др.).
• Опыт обработки и анализа документов (PDF, DOCX, HTML).
• Понимание вопросов безопасности данных и конфиденциальности.
• Опыт деплоя и поддержки LLM-решений в продакшене.
• Опыт работы с on-prem LLM или fine-tuning (LoRA) — будет плюсом.

Профессиональные навыки

• Умение переводить бизнес-задачи в технические решения на базе LLM.
• Системное мышление и понимание архитектуры сервисов.
• Способность работать с нечеткими требованиями.
• Навык оценки качества ответов LLM и оптимизации результатов.

Будет преимуществом

• Опыт разработки внутренних ИИ-ассистентов.
• Опыт разработки и внедрения AI-агентов (autonomous / semi-autonomous agents).
• Понимание архитектур агентных систем (state, tools, memory, planning).

• Стабильная заработная плата/соц.пакет/премии;
• Офис в центре города;
• Режим работы: полная занятость, 5/2;
• Возможности профессионального и карьерного роста, обучение за счет работодателя;
• Интересные, амбициозные проекты и задачи;
• Размер зарплаты определяется по итогам собеседования