AI/LLM Engineer в AI Lab
Описание
В AI Lab мы создаем продукты и AI-ассистентов для работодателей и соискателей на базе генеративных технологий. Уже сейчас мы используем LLM-модели для генерации текстов, ведения диалогов, классификации и анализа вакансий и резюме. Направление активно развивается, и сейчас мы ищем талантливого AI/LLM инженера с опытом в разработке, который поможет нам в создании высоконагруженных отказоустойчивых приложений с LLM под капотом. Если ты умеешь не только разрабатывать качественные GenAI-решения, но и знаешь, как выводить их в продакшн на десятки миллионов пользователей, если ты смотришь на технологии как на инструмент влияния на прод 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.