AI Engineer в AI Lab

Мы в AI Lab создаем продукты и AI-ассистентов для работодателей и соискателей на базе генеративных технологий. Уже сейчас мы используем LLM-модели для генерации текстов, ведения диалогов, классификации и анализа вакансий и резюме. Направление активно развивается, и сейчас мы ищем талантливого ML/LLM-инженера с опытом в ML и разработке, который поможет нам в создании высоконагруженных отказоустойчивых приложений с LLM под капотом.

Если ты умеешь не только прототипировать качественные GenAI-решения, но и знаешь, как выводить их в продакшн на десятки миллионов пользователей, если ты смотришь на технологии как на инструмент влияния на продукт — мы будем рады видеть тебя в нашей команде.

Чем предстоит заниматься

• Участвовать в полном цикле создания AI-продукта: от генерации гипотез и создания прототипов до внедрения в production и последующего мониторинга.
• Разрабатывать, тестировать, оценивать качество и внедрять решения на основе LLM (диалоговые агенты, RAG, LLM workflows) для миллионов пользователей.
• Проектировать, реализовывать архитектуру высоконагруженных AI-решений и интегрировать их в production-сервисы.
• Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов в продакшене и улучшать их качество на основе найденных инсайтов.
• Оптимизировать производительность и стоимость использования LLM в продуктовых сценариях.
• Следить за лучшими практиками и open-source решениями, экспериментировать и внедрять их в продукт.

Требования

• Практический опыт разработки и вывода в production LLM-based-решений (агенты, RAG, fine-tuning).
• Знание LLM-фреймворков (LangChain, LangGraph или аналоги) и подходов к разработке AI-агентов (function calling, structured output, context engineering).
• Хорошие навыки prompt/context engineering, опыт тестирования и регресс-проверок промптов, понимание подходов к оценке LLM-систем (offline-метрики, human evaluation, LLM-as-a-judge, A/B тестирование).
• Знание ключевых ML-алгоритмов и библиотек (PyTorch, scikit-learn, Hugging Face, etc), опыт их применения в продукте.
• Отличный Python, опыт создания высоконагруженных сервисов и внедрения ML-решений в продакшн.
• Опыт создания web-сервисов (FastAPI, asyncio), дизайна чистых и функциональных API и интеграции с бэкенд-сервисами.
• Хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL).
• Опыт работы с векторными базами данных (Milvus/Qdrant/FAISS/pgvector) для RAG-решений и не только.

Будет плюсом

• Знание Java.
• Опыт обучения и инференса open-source LLM-моделей.

Условия

• Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса.
• Гибкий график рабочего дня.
• Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок.
• Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно).
• Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.