LLM-инженер

Приветствуем, наш будущий коллега!

Мы развиваем действующий бизнес и активно используем собственную AI-систему для поиска новых возможностей роста бизнеса, анализа Reddit-постов, комментариев.

Наша система находит бизнес-идеи, оценивает их потенциал, убирает дубли и запускает несколько AI-моделей для обсуждения и принятия финального решения.

В связи с новым пулом задач ищем в команду LLM-инженера Middle/Middle+.

Обязанности

• Написание сложных системных и пользовательских промптов для production-сценариев.
• Разбивка больших задач на несколько этапов: извлечение идеи, оценка, дедубликация, проверка, финальное решение.
• Получение от модели стабильного JSON-вывода и проектирование понятных схем результатов.
• Постоянное тестирование промптов и результатов модели: тестовые наборы, сравнение версий, критерии качества, разбор ошибок.
• Python — написание кода для автоматизации LLM-задач, интеграций и обработки данных.
• Работа с API AI-моделей.
• Работа с большими объемами данных.

Требования

• Опыт работы от 2 лет с LLM/AI-инструментами или AI-продуктами.
• Опыт составления и тестирования сложных промптов.
• Навыки улучшения промптов на основе ошибок модели и качества выходных данных.
• Понимание ограничений LLM: галлюцинации, нестабильный формат ответа, ошибки классификации, зависимость от контекста и пр.
• Умение работать с неструктурированным текстом: посты, комментарии, длинные треды, шум, сарказм, неполный контекст.
• Английский на уровне, достаточном для анализа Reddit-постов и комментариев.
• Умение проектировать цепочки из нескольких LLM-вызовов.
• Понимание дедубликации через embeddings, similarity search или другие подходы; понимание, как проверять качество результата через тестовые примеры и разбор ошибок.
• Опыт с LangChain/LangGraph/LlamaIndex или похожими инструментами.
• Опыт с RAG, AI-агентами или multi-agent workflows.
• Опыт автоматизации тестирования промптов и LLM-пайплайнов.
• Опыт с PostgreSQL, Redis, Elasticsearch или векторными базами данных.
• Опыт в AI QA, evaluation или data annotation.
• Понимание базовой продуктовой или бизнес-аналитики.

Условия

• Удаленная работа в распределенной команде.
• Частичная регулярная занятость в рамках разовых задач.
• Задачи регулярные, работа будет всегда.
• Сдельная оплата труда - за выполненную работу.