О компании
Привет! Мы — SHEVEREV, аккредитованная IT-компания, занимающаяся разработкой веб-сервисов и мобильных приложений различной сложности. Мы создаём цифровые продукты, которые меняют мир. От платформ для онлайн-обучения до удобных сервисов для путешествий. Работаем с лидерами российского и зарубежного рынков, решая самые сложные задачи с помощью передовых технологий.
Мы ищем NLP-инженера на аутстафф-направление.
Мы предлагаем
•Официальное трудоустройство по ТК РФ с «белой» зарплатой
•Возможность трудоустройства в аккредитованную IT-компанию, подходящую для получения IT-ипотеки и предоставляющую отсрочку от призыва на военную службу
•Минимум бюрократии и отсутствие строгого контроля: мы не фиксируем действия на экране и деликатно отслеживаем рабочее время в Jira
•Составление личного плана развития в рамках компании
•Регулярное повышение заработной платы
•Крутая команда профессионалов, нацеленная на результат
Обязанности
•Разработка агентных архитектур и ИИ решений на основе LLM
•Работа с внутренними и внешними стейкхолдерами по уточнению требований
•Построение систем валидации агентных и ИИ решений
•Организация и автоматизация процесса разметки
•Применение лучших практик в ведении ИИ проектов
•Разработка решений для клиентов на основе передовых исследований
•Участие в развитии процессов компании на основе ИИ
Требования
•Опыт работы с LLM, prompt engineering, дообучение GPT-like моделей
•Глубокое понимание трансформерной архитектуры
•Опыт построения AI-агентов: понимание паттернов (ReAct, Plan-Execute), графовых фреймворков (LangGraph), работа с SGR-подходом, протоколами взаимодействия (MCP, A2A), учёт ограничений в оркестрации инструментов, управлении состоянием и качеством работы агента в продакшене
•Опыт классической ML разработки: Text classification, NER, QA, Sentence-transformers
•Опыт запуска NLP проектов «от разметки до прода»
•Хорошее знание алгоритмов и структур данных
•Python3, ООП, SOLID
•MLOps: Git, Docker, MLFlow/DVC/ClearML, Airflow
•LLMOps: LangChain, LanGraph, LlamaIndex, LangFuse, vLLM, опыт работы с RAG
•Базы данных: Qdrant, FAISS, OpenSearch или аналоги
•Желание изучать новые подходы, модели и технологии
•Готовность подключаться к команде на пресейлах (примерно 2 раза в неделю)
Будет плюсом
•Участие в open-source проектах с LLM и RAG
•Опыт оптимизации и ускорения моделей для прода (прунинг, квантование, дистилляция, ONNX/TensorRT)
•Опыт коммерческих проектов на основе AI
