ОБЯЗАННОСТИ

- Разработка и внедрение агентных систем на базе LLM для выполнения сложных пользовательских и бизнес-задач.

- Проектирование агентных и мультиагентных workflows: tool calling, state management, memory, planning, routing и human-in-the-loop.

- Разработка и развитие RAG-систем: индексация данных, retrieval, reranking и формирование контекста.

- Интеграция агентов с внутренними сервисами, API, базами данных и внешними платформами.

- Создание внутренних бенчмарков и eval-пайплайнов для агентных и RAG-систем.

- Тестирование моделей и систем, анализ качества, latency и стоимости их работы.

- Дообучение open-source моделей, а также retriever- и reranker-компонентов.

- Совместная работа с командами разработки, аналитики и продукта.

- Исследование новых подходов в области LLM-агентов и внедрение успешных решений в production.

ТРЕБОВАНИЯ

- Опыт работы от 2 лет в NLP/ML/LLM-разработке.

- Практический опыт создания и внедрения агентных систем.

- Понимание архитектуры LLM-агентов: tool calling, state management, memory, planning, routing и error handling.

- Опыт работы с LangGraph, LangChain, ADK или аналогичными фреймворками.

- Опыт разработки RAG-систем.

- Понимание подходов и этапов retrieval: hybrid search, filtering и reranking.

- Опыт fine-tuning моделей с использованием PyTorch и Transformers.

- Уверенное владение Python и опыт разработки backend-сервисов для ML.

- Понимание принципов ML System Design.

Будет плюсом

- Опыт построения мультиагентных систем.

- Опыт работы с Langfuse, OpenTelemetry или аналогичными инструментами для tracing и observability LLM-приложений.

- Опыт построения eval-систем для LLM-агентов и RAG: offline/online evaluation, автоматические метрики, LLM-as-a-judge и анализ качества выполнения задач.

- Понимание вопросов безопасности LLM-систем: prompt injection, access control и безопасный tool calling.

- Опыт работы с Docker, Kubernetes и облачной инфраструктурой.

- Опыт развёртывания моделей для inference с использованием FastAPI, KServe, NVIDIA Triton, vLLM или SGLang.

- Опыт оптимизации систем по latency, throughput и стоимости.

- Понимание blockchain/Web3, EVM и принципов работы смарт-контрактов.

УСЛОВИЯ

- Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ.

- Конкурентный уровень дохода: оклад и годовой бонус.

- ДМС со стоматологией и возможностью подключения детей и родственников к программе.

- Прозрачная система мотивации, позволяющая влиять на уровень дохода.

- Работа в команде профессионалов.

- Участие в создании инновационных продуктов.

- Гибкое начало рабочего дня и сокращённый рабочий день по пятницам.

- Офис в центре Москвы.

- Льготная программа ипотечного и потребительского кредитования.

Еще у нас

- Возможности вертикального и горизонтального роста.

- Бонусные программы от компаний-партнёров.

- Реферальная программа с бонусом за успешную рекомендацию кандидата.

- Материальная помощь при рождении детей и в других семейных обстоятельствах.

- Обучение в Корпоративном университете за счёт компании.

- Участие в профильных конференциях в качестве спикера или слушателя.

- Корпоративная жизнь: спортивные комьюнити и клубы по интересам — настольные и интеллектуальные игры.