Интерфакс

Senior LLM Engineer

Коротко

Ведущий ИИ-инженер в команду разработки LLM-решений крупной информационной IT-компании «Интерфакс» (Москва, гибрид). Задачи охватывают весь ИИ-цикл: от развития слоя данных MCP-сервера, подбора форматов для LLM и проектирования контрактов инструментов до разработки LLM-агентов, RAG-систем и доведения решений до продуктивной эксплуатации. Требуется от 6 лет опыта разработки (от 2 лет на Python), опыт нагруженных backend-сервисов на FastAPI, глубокое понимание prompt-инжиниринга, опыт интеграции с LLM API и построения RAG-систем.

# Senior LLM Engineer
Информационная группа «Интерфакс» - компания с 30-летней историей, лидер российского информационного рынка в сегменте В2В. Кроме того, что мы информационное агентство #1 в России, мы еще и крупная IT-компания с несколькими центрами программных разработок, расположенными в Москве и регионах. Мы разрабатываем ИТ решения, которые помогают компаниям работать на финансовом и товарном рынках, принимать инвестиционные решения, управлять рисками, организовывать внешние коммуникации. Наши флагманские продукты - это такие системные решения, как СПАРК, SCAN, МАРКЕР, X-Compliance и другие.
Описание проекта
•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. Нужен специалист, который сделает данные и тулы удобными для LLM, построит процесс их сопровождения и контроля качества. В вашу зону ответственности войдет как работа с источниками и подбор форматов представления, инструкций и схем тулов, так и разработка — от кода до агентской автоматизации процессов. Нас интересуют в первую очередь те, кто готов активно развиваться в этом и смежных направлениях, наращивать свою вовлеченность в задачи команды, отвечать за качество результатов и своих агентов.
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.
Мы предлагаем
•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.
•Дружелюбную атмосферу и поддержку 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