Описание
Решения автоматизируют закупочные процессы: они включают интеллектуальных агентов и системы извлечения данных, внедряемые и поддерживаемые в продакшене.
Задачи
•Проектировать архитектуру AI-решений: микросервисы, интеграционные процессы и масштабируемость
•Разрабатывать LLM-агентов для вызова инструментов, управления контекстом и обработки больших объёмов информации и сложных пакетов документов
•Создавать RAG-пайплайн: разделение данных, генерацию эмбеддингов, поиск и ранжирование
•Реализовывать контроль качества и оценку моделей с участием пользователей
•Обеспечивать стабильную работу систем в продакшене: настраивать контейнеры, очереди сообщений, мониторинг и логирование
Требования
•Уверенно владеть Python на уровне продакшена, понимать ООП, модульность и контракты
•Иметь глубокий практический опыт с LLM, RAG и эмбеддингами, понимать их ограничения
•Иметь опыт работы с LangChain, LangGraph, векторными базами данных FAISS, Qdrant, Milvus и Pydantic
•Уметь формализовать требования бизнеса и писать понятную техническую документацию
•Уметь мыслить системно, аргументировать решения и работать с неструктурированными данными
Будет плюсом: понимание закупок, знание основ MLOps и LLMOps
Условия
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Обучение для профессионального и карьерного развития
•Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
•Скидка по ипотечному кредиту, равная 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих
•Вознаграждение за рекомендацию друзей
