Задачи:
- Интегрировать LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных);
- Разрабатывать и оптимизировать prompt’ы, CoT, системные инструкции;
- Оценивать качество ответов (метрики + human eval);
- Настраивать guardrails: безопасность, фильтрация, соответствие требованиям;
- Строить RAG-системы: индексация данных; работа с векторными БД; оптимизация поиска и генерации;
- Оптимизировать инференс (стоимость, latency, batching, caching, квантизация);
- Участвовать в архитектурных решениях вместе с продуктовой и ML-командой;
- Исследовать и внедрять новые подходы и модели;
- При необходимости: работать с мультимодальными моделями (текст, изображения, документы).
Требования:
- Уверенный Python;
- Опыт работы с LLM в проде (не только pet-проекты);
- Понимание prompt engineering, RAG-подходов, оценки качества моделей;
- Опыт деплоя ML/LLM решений (Docker, Kubernetes, cloud);
- Работа с векторными базами данных.
Будет плюсом:
- Fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters);
- RLHF или synthetic data generation;
- Опыт с LangChain, LlamaIndex, Hugging Face;
- Оптимизация инференса (vLLM, TensorRT, ONNX);
- Опыт с мультимодальными моделями;
- Публикации / open-source / pet-проекты;
- Участие в хакатонах;
- Понимание продуктовых метрик.
Условия:
- Полная удалёнка;
- Аккредитованная ИТ-компания;
- Интересный продукт, современный стек, микросервисная архитектура;
- Известные клиенты из ТОП-10 в своих сегментах;
- Прокачка скиллов под руководством лидов с 8+ лет опыта;
- Достойный оклад по итогам собеседования + ежеквартальный сбор ОС с премированием лучших сотрудников;
- Возможность взять на себя дополнительные задачи за соответствующее вознаграждение;
- Премии за менторство младших сотрудников;
- Ежеквартальные бонусы и подарки лучшим сотрудникам;
- Пригласите друга и получите щедрое вознаграждение за рекомендацию.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.