Опубликовано 17 дней назад

AI/LLM Engineer в AI Lab в HeadHunter::Analytics/Data Science удалённо

удаленно

middle

не указана

Сопроводительное письмо под эту вакансию

Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.

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.