AI/LLM Engineer в AI Lab Москва

AI/LLM-инженер в AI Lab — создание продуктов и AI-ассистентов на базе генеративных моделей для работодателей и соискателей. Полный цикл: от гипотез и прототипов до продакшна и мониторинга LLM-решений на десятки миллионов пользователей.

Задачи:

• Участвовать в полном цикле создания AI-продукта: от генерации гипотез и прототипов до внедрения в production и мониторинга
• Разрабатывать, тестировать, оценивать качество и внедрять решения на основе LLM (диалоговые агенты, RAG, LLM workflows, prompt engineering) для миллионов пользователей
• Проектировать и реализовывать архитектуру высоконагруженных AI-решений, интегрировать их в production-сервисы
• Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов и улучшать их качество
• 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)
• 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

Условия:

• Возможность выбора места работы: удалённо 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
• Возможность профессионального развития, обучение за счёт компании, участие в специализированных конференциях

Навыки:

• Python
• LLM
• RAG
• prompt engineering
• langchain
• langgraph
• FastAPI
• asyncio
• Milvus
• Qdrant
• FAISS
• pgvector
• Java