LLM-инженер

Задачи: — Проектирование и разработка LLM-сервисов и API (REST/gRPC) для интеграции с внешними системами — Создание и оптимизация RAG-пайплайнов и систем гибридного поиска для повышения качества и точности ответов — Проектирование и разработка agentic workflows и, при необходимости, мультиагентных систем — Интеграция LLM-провайдеров и моделей, оптимизация промптов и управление маршрутизацией LLM-вызовов — Внедрение observability и evaluation для LLM-систем: tracing, оценка качества ответов, анализ стоимости и latency — Обеспечение безопасности API (OAuth2 и JWT) и документирование API с использованием OpenAPI/Swagger Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, из них от 1 года — в LLM/RAG-проектах — Опыт работы с Python-библиотеками для обработки и анализа данных: pandas, Polars, NumPy или аналоги — Глубокое понимание принципов работы LLM, архитектуры RAG и техник prompt engineering — Понимание принципов проектирования agentic-систем: инструменты, state management, orchestration, контроль выполнения, обработка ошибок, human-in-the-loop и ограничения автономности — Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений — Опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем данных и оптимизация SQL-запросов — Опыт работы хотя бы с одной векторной БД: pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone или аналогами Будет плюсом: — Опыт работы с LangChain/LangGraph — Владение Airflow, MLflow, Kafka, Kubernetes, Prometheus и Grafana — Уверенное владение ИИ-инструментами разработки (Copilot, Claude Code / Cursor, MCP) — Опыт настройки ИИ под задачи: промпты, кастомные инструкции, skills — Понимание ограничений генеративных моделей и ответственности за сгенерированный код Условия: — Полная занятость — График 5/2 — Удалённый формат работы