О команде
Наша команда занимается разработкой и внедрением ИИ-агентов, а также созданием моделей классического машинного обучения. Мы решаем задачи от идеи и прототипа до продакшена, помогая бизнесу автоматизировать процессы и принимать более точные решения. В роли предстоит работать на стыке агентных AI-решений, RAG и классического ML, находя баланс между качеством, скоростью и стоимостью решений. Мы ищем специалиста, который хочет развиваться в сильной инженерной команде и участвовать в создании продуктов, приносящих измеримую пользу бизнесу.
Обязанности
•Разрабатывать и поддерживать AI-агентов на базе LangChain/LangGraph от прототипа до продакшена
•Использовать RAG для построения пайплайнов семантического поиска и интеграции с источниками данных
•Применять методы NLP для оптимизации стоимости и эффективности решений
•Участвовать в разработке и доработке ML-моделей
•Оценивать качество моделей и пайплайнов, выбирать и обосновывать метрики
•Работать с данными и SQL для подготовки датасетов и анализа результатов
•Поддерживать решения на этапе передачи в продакшен и дальнейшей эксплуатации
Требования
•Знание Python на уверенном уровне
•Знание LangChain/LangGraph для построения агентных систем
•Знание PyTorch и Hugging Face Transformers
•Знание SQL
•Понимание полного цикла ML и основ математической статистики
•Понимание RAG и принципов построения пайплайнов семантического поиска
•Умение оценивать качество моделей и аргументировать выбор метрик
Будет плюсом
•Опыт оптимизации LLM для инференса (PEFT, LoRA)
•Опыт работы с кросс-энкодерами
•Опыт построения многоагентных систем
•Опыт работы с Hadoop/Spark
•Навыки Python backend-разработки
Условия
•Комфортный офис в Москве
•Офисный формат работы на Кутузовском пр. 32
•Конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
•ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
•Материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
•Дисконт-программы от компаний-партнеров
•Бесплатный фитнес на территории работодателя
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких
•Внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека
