Город: Москва
Зарплата:
от 200000
до 250000
RUR
Занятость: Полная, 5/2
Опыт работы: От 1 года до 3 лет
Pulse - это корпоративная Data/AI Platform для формирования единого цифрового контура компании.
Платформа собирает данные из внутренних и внешних источников, приводит их к единой структуре, связывает между собой и делает доступными для сотрудников, внутренних сервисов и AI-агентов. В Pulse объединяются данные о проектах, задачах, документах, коммуникациях, сотрудниках, организационной структуре, бизнес-процессах, решениях и рабочих событиях.
Сейчас мы находимся в поисках ML/AI Engineer в нашу команду.
Обязанности:
- Проектирование и развитие AI Runtime для Pulse. Разработка RAG-пайплайнов для работы с документами, сообщениями, задачами, справочниками и корпоративными знаниями. Настройка LLM-пайплайнов для поиска, извлечения, проверки и структурирования фактов. Разработка агентных сценариев: поиск информации, анализ контекста, подготовка ответов, работа с инструментами. Интеграция LLM-компонентов с backend-сервисами платформы. Работа с embeddings, vector search, hybrid search и reranking. Разработка prompts, системных инструкций, tool calling-сценариев и evaluation-наборов. Разработка механизмов снижения галлюцинаций: ссылки на источники, evidence, human review, проверка полноты ответа. Исследование и внедрение API-моделей и локальных моделей. Участие в проектировании Agent Platform и tool catalog.
- Обязательно:
Python; Git; Docker; PostgreSQL; библиотеки для работы с LLM API; библиотеки для обработки текста и документов; vector database или vector search; инструменты отладки и тестирования. - Желательно:
OpenAI API / Anthropic API / локальные LLM; Qdrant / pgvector / Weaviate / Milvus; LangChain / LlamaIndex / Haystack или самостоятельные RAG-реализации; PyTorch; Transformers; FastAPI; OCR-инструменты; ASR / diarization-инструменты; reranking-модели; MLflow или аналоги; инструменты observability для LLM-приложений.
Примечание:Кандидат должен знать/уметь: архитектуру LLM-приложений; проектировать RAG-пайплайны для корпоративных данных; работать с embeddings, chunking, reranking, hybrid search и query rewriting; понимать ограничения LLM: галлюцинации, неполный контекст, конфликтующие источники, деградация качества; строить проверяемые ответы с опорой на источники; проектировать evaluation-сценарии для проверки качества AI-ответов; извлекать структурированные факты из неструктурированных данных; интегрировать AI-компоненты в backend-сервисы; работать с документами, переписками, таблицами и текстовыми выгрузками; учитывать права доступа, чувствительность данных и аудит действий; писать чистый, поддерживаемый Python-код.
- Официальное трудоустройство с "белой" заработной платой;
- Ценим права наших сотрудников, поэтому предоставляем полный соцпакет по ТК РФ;
- Удаленный формат работы по территории РФ;
- Достойный уровень зарплаты, обсуждается по итогам собеседования;
- Открытая корпоративная культура, где ваши идеи могут стать реальностью;
- А ещё у нас активная корпоративная жизнь!
Похожие вакансии