Опубликовано 22 дней назад
Системный аналитик (RAG / AI) в Selecty удалённо
Сопроводительное письмо под эту вакансию
Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.
Системный аналитик в команду AI-разработки для развития RAG- и агентных решений с векторным и графовым поиском. Работа на стыке системной аналитики, ML и разработки: от сбора требований до сопровождения функциональности в production.
Задачи:
- Сбор и формализация требований к RAG-функциональности, AI-агентам и гибридным пайплайнам
- Проектирование логики RAG-пайплайнов: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, постобработка, вызов инструментов через MCP
- Декомпозиция бизнес-задач в функциональные и нефункциональные требования для RAG- и agent-сценариев
- Проектирование схем данных для графовых БД и оптимизация retrieval-запросов
- Проектирование интеграций REST/gRPC, очередей и API LLM
- Документирование архитектуры, API-контрактов, MCP-ресурсов и схем данных
- Разработка тестовых сценариев и метрик качества AI-решений
- Организация и анализ экспериментов: сравнение моделей, чанкинга, поисковых и графовых схем
- Оценка стоимости и производительности решений: latency, токены, объём данных и сложность графовых обходов
- Мониторинг качества решений в production и анализ инцидентов
- Инициирование улучшений на основе результатов экспериментов и анализа качества
- Описание процессов, интеграций и агентных workflow в BPMN/UML
- Взаимодействие с бизнесом, ML-инженерами и разработчиками
- Самостоятельное ведение задач и презентация решений стейкхолдерам
- Отслеживание новых подходов в области MCP, multi-agent systems и GraphRAG и оценка их применимости
Требования:
- Высшее техническое образование
- Опыт работы системным аналитиком от 3 лет
- Опыт от 1 года в проектах с ML/NLP, поисковыми системами, семантическими графами или RAG
- Глубокое понимание архитектуры RAG: retrieval, генерация, векторный поиск и оценка качества
- Понимание MCP (Model Context Protocol) и принципов организации доступа LLM к инструментам и источникам данных
- Опыт полного цикла: от сбора требований до сопровождения продукта в production
- Опыт работы с SQL и профилированием данных
- Понимание пригодности данных для retrieval-задач и работы с графовыми структурами
- Опыт проектирования интеграций REST/gRPC, очередей и API LLM
- Опыт работы с векторными БД: Qdrant, Pinecone, Weaviate или аналоги
- Опыт работы с графовыми БД: NebulaGraph, Neo4j или аналоги
- Понимание проектирования схем графовых БД и написания запросов nGQL/Cypher
- Понимание принципов построения агентных систем: Agentic RAG, планировщики, память, tool calling
- Опыт формализации агентных сценариев с использованием BPMN/UML
- Владение BPMN/UML для описания процессов, интеграций и agent workflow
- Понимание метрик качества поиска и генерации: precision@k, MRR, coverage и др.
Условия:
- Оформление по ТК РФ или ИП
- Техника предоставляется
- ДМС со стоматологией
- Компенсация фитнеса
- Скидки на обучение, кино, Skyeng
- Индексация ЗП
Навыки:
- RAG
- ML
- NLP
- MCP
- SQL
- REST
- gRPC
- API LLM
- Qdrant
- Pinecone
- Weaviate
- NebulaGraph
- Neo4j
- nGQL
- Cypher
- BPMN
- UML
- Agentic RAG
- GraphRAG
Эту вакансию мы нашли в Telegram-канал @itjobsfeed

Selecty
удалённо
Зарплата vs рынок
Выше медианы рынка на 71%60k190k400k
обычно платят (p25–p75): 105 000 – 260 000 ₽
эта вакансия: 300 000 – 350 000 ₽
Когорта Analytics · 1298 вакансий за 90 дней
Зарплаты Analytics →Похожие вакансии
Это единственная вакансия по вашему фильтру
Не то, что искал?