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.
Зарплаты и спрос: AI-инженер (LLM, агенты, AI product)
Сейчас в каталоге 989 вакансий по этому направлению, удалённо можно работать в 42%.
Зарплата здесь не указана. Медиана по направлению: 233 000 $ в год. У половины вакансий от 204 000 $ до 285 000 $ (вакансий с вилкой: 75).
Навыки этой вакансии, которые чаще всего просят по направлению: Python (20%), Docker (8%), Git (5%), SQL (4%). В скобках доля вакансий направления.