Описание
Мы — команда MediaAI — ищем сильного LLM‑разработчика с опытом прикладных LLM‑систем для развития пользовательского профиля и LLM‑памяти сервисов Плюс Фантеха. Роль предполагает ответственность за ключевое направление: ML‑интеграцию общего пользовательского профиля в продукты и AI‑агентов нашей экосистемы. Ваши решения напрямую повлияют на то, как будет устроена персонализация сразу в нескольких сервисах.
Задачи
•Развивать сервис пользовательского профиля и LLM-памяти. Вы будете проектировать и улучшать систему, которая хранит и извлекает пользовательский контекст. Это ключевой компонент для всех AI-агентов Плюс Фантеха: от рекомендаций до диалоговых сценариев.
•Улучшать качество запоминания и извлечения контекста. Вам предстоит работать с embeddings, retrieval-механиками и промптами, чтобы система точнее понимала, что важно пользователю в данный момент. Проводить эксперименты с LLM и автоматическими метриками качества.
•Проектировать переиспользуемые механики интеграции. Вы будете создавать механизмы, которые позволят разным продуктовым командам легко подключаться к профилю и памяти — без дублирования логики и с сохранением стабильности.
•Создавать автоматические оценки качества. Вам предстоит разрабатывать и внедрять метрики и тесты для недетерминированных компонентов, чтобы можно было объективно оценивать, насколько хорошо система запоминает и извлекает информацию.
•Обеспечивать стабильность и безопасность. Вы будете работать с производительностью, наблюдаемостью и безопасной обработкой пользовательских данных. Внедрять best practices асинхронной обработки и проектирования хранилищ.
Требования
•Уверенно владеете Python
•Имеете практический опыт интеграции с LLM
•Понимаете embeddings, semantic search и RAG
•Работали с базами данных и проектировали хранилища
•Понимаете асинхронную обработку
•Умеете тестировать недетерминированные компоненты и оценивать качество ML-функциональности
•Способны самостоятельно разбираться в существующей системе и брать компонент в техническое владение
Будет плюсом
•Знаете Java
•Имеете опыт разработки персонализации или рекомендательных систем
•Знакомы с MCP и архитектурой LLM-агентов
•Строили LLM-evaluation и проводили A/B-эксперименты
•Работали с чувствительными пользовательскими данными
Условия
Условий в вакансии нет
