Middle NLP/LLM Engineer (AI)

Задачи: — Разрабатывать и улучшать RAG-приложения: chunking, embeddings, retrieval и reranking. — Создавать LLM-воркфлоу и агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI или аналогичных. — Разрабатывать переписывание запросов, классификацию намерений, маршрутизацию и структурированное извлечение. — Интегрировать LLM API/модели в производственные системы. — Работать с OpenAI, Gemini, Hugging Face и PyTorch. — Вносить вклад в SFT, LoRA, QLoRA, PEFT и оценку LLM. — Работать с OCR, PDF/DOCX, STT и памятью для диалогов. — Создавать API с Python/FastAPI и работать с Docker, Git, тестированием и CI/CD. — Мониторить и улучшать качество моделей, задержки и стоимость. — Брать ответственность за отдельные функции/компоненты под наставничеством старшего инженера. Требования: — 2–4 года опыта в NLP, ML, информационном поиске или прикладном ИИ. — Сильные навыки Python. — Практический опыт с LLM, RAG и AI-агентами. — Понимание трансформеров, embeddings, prompting, retrieval, chunking и reranking. — Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI. — Опыт с Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, Elasticsearch. — Опыт с OpenAI, Gemini, Hugging Face и знание PyTorch. — Понимание оценки LLM и снижения галлюцинаций. — Навыки работы с FastAPI, REST, Docker, Git. — Знание многоязычного NLP будет плюсом. — Профессиональный английский. Желательно: — Знания SFT, LoRA, QLoRA, PEFT. — Знания BM25, RRF. — Опыт с RAGAS, DeepEval, LangSmith, LangFuse. — Опыт с OCR, STT. — Опыт с Graph RAG. — Опыт с vLLM, TGI, Triton. — Оптимизация под GPU. — Знание корейского языка будет плюсом. Условия: — Возможна поддержка визы и релокации в Южную Корею.