Интерфакс

LLM engineer

Коротко

Ведущий ИИ-инженер в команду разработки LLM-решений: развитие слоя данных MCP-сервера, проектирование инструментов и контрактов для LLM-агентов, построение RAG-систем, контроль качества и доведение решений до продуктивной эксплуатации. Компания строит полный ИИ-цикл на собственном self-hosted LLM-кластере и внешних LLM для анализа информации клиентами. Требуется от 6 лет опыта профессиональной разработки (от 2 лет на Python), опыт нагруженных backend-сервисов на FastAPI, prompt-инжиниринга, интеграции с LLM API и Docker/CI/CD. Формат — гибрид, офис в центре Москвы.

Описание
Мы создаём ИИ-решения на базе LLM для новых и уже известных продуктов на рынке. ИИ уже помогает нашим клиентам анализировать информацию и принимать правильные управленческие решения — наша команда также улучшает качество, охват и степень проработки анализа. Мы строим полный ИИ-цикл: от продуктовой спецификации и промпт-инжиниринга до системы контроля качества и контролируемой выкладки; используем собственный self-hosted LLM-кластер, внешние LLM и внедряем лучшие практики. Ищем ведущего ИИ инженера в команду разработки ИИ-решений.
Задачи
•Развивать слой данных MCP-сервера, включая анализ и подключение новых источников, нормализацию и подготовку данных, контроль качества и актуальности.
•Подбирать наилучшие форматы представления данных для LLM и агентов, измеримо оптимизировать инструкции и форматы MCP-тулов.
•Проектировать контракты инструментов под сценарии агентов и имеющиеся данные.
•Разрабатывать и поддерживать актуальными контуры контроля качества и агентской автоматизации текущих процессов.
•В перспективе разрабатывать LLM-агенты и компоненты harness, участвовать в исследованиях и разработке пайплайнов подготовки датасетов, проводить с командой дообучение моделей, строить eval/e2e сценарии и оценивать качество.
•Доводить решения до приёмки в эксплуатацию, обеспечивать стабильную работу, воспроизводимость результатов и отсутствие значимых регрессий.
•Добиваться измеримого улучшения характеристик ИИ-решений, включая скорость, качество и стоимость.
•Отвечать за свои направления, снимать технические блокеры, активно участвовать в командном планировании и обмениваться экспертизой.
Требования
•Опыт профессиональной разработки от 6 лет, на Python от 2 лет.
•Уровень ведущего инженера-разработчика: самостоятельно ведёте задачи от проектирования до выкладки, отвечаете за качество и архитектурные решения, развиваетесь и помогаете расти коллегам.
•Ответственное отношение к срокам и коммуникации: выполнение задач в согласованные сроки, заблаговременное подсвечивание рисков и изменений, активное участие в жизни команды и проекта.
•Подтверждённый опыт разработки нагруженных backend-сервисов (в том числе на FastAPI), проектирования API и контрактов данных.
•Глубокое понимание prompt-инжиниринга и практический опыт проектирования и оптимизации тулов LLM-агентов.
•Опыт интеграции с LLM API, знание нюансов (OpenAI, Anthropic, локальные модели и пр.).
•Понимание и практический опыт построения RAG-систем.
•Опыт работы с harness фреймворками и разработки LLM-агентов.
•Опыт разработки и интеграции RESTful API, знание Docker, CI/CD, понимание требований к безопасности и масштабируемости в enterprise-среде.
•Опыт доведения решений до продуктивной эксплуатации.
Будет плюсом:
•Опыт разработки MCP-серверов
•Опыт подготовки данных для обучения и оценки моделей
•Практический опыт дообучения моделей и работы с соответствующими фреймворками
•Понимание MLOps-подходов и опыт self-hosted LLM
•Опыт работы с ML/DS-фреймворками
Условия
•Официальное оформление по ТК РФ
•Расширенное ДМС со стоматологией / корпоративные скидки
•Офис в историческом центре Москвы (Маяковская, 10 мин. ходьбы от метро)
•Гибридный график работы
•Возможности профессионального роста и развития
•Участие в интересных проектах с использованием современных технологий
•Дружелюбная атмосфера и поддержка коллег

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте