TAB (Technologies and Business)

Задачи: — разработка сервисов и API мультиагентной системы; — извлечение данных из чертежей и техдокументации с использованием OCR, VLM, парсинга PDF, DWG/DXF и сканов; — создание RAG-пайплайнов по справочникам, ГОСТам и типовым техпроцессам; — оркестрация LLM-агентов, включая управление состоянием, ретраи и обработку ошибок в длинных цепочках; — локальный инференс и оптимизация моделей под ограниченное железо; — развёртывание продукта в закрытом контуре заказчика с интеграциями в ERP, MES, PLM, PDM и 1С. Требования: — 2–4 года коммерческой разработки на Python, наличие хотя бы одного LLM-проекта в продакшене; — опыт работы с Python 3, asyncio, FastAPI, Pydantic; — знание Structured Output, Function Calling, prompt и context engineering; — опыт работы с RAG: chunking, embeddings, гибридный поиск, reranking; — навыки работы с Linux, Docker, Docker Compose, SQL / NoSQL, Git, тестированием и логированием; — опыт локального запуска моделей (vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama); — будет плюсом опыт с VLM и Document AI, квантизацией, LangGraph, LlamaIndex, MCP, GraphRAG, evaluation, LoRA/QLoRA, интеграциями с 1С и PLM, а также понимание техпроцесса и ЕСКД. Условия: — возможна как полная, так и частичная занятость; — оплата в виде опциона и доли в компании; — перспектива роста до техлида или лида AI-направления по мере развития команды; — важна честность в отношении условий, сейчас предлагается именно опцион, и если такой формат не подходит, просят сэкономить время друг друга; — приветствуется желание расти вместе с продуктом и отклик с рассказом о своём бэкграунде.