О команде и продукте
Команда «ДОРА» разрабатывает несколько сервисов:
•сервис генерации документов (цель — повысить скорость и качество подготовки документов за счет автоматизации и использования LLM модели);
•сервис саммаризации документов (позволяет автоматически преобразовывать большие объема текста в краткие и информативные резюме, сохраняя при этом ключевую суть и смысл исходного текста);
•сервис сравнения документов (предназначен для автоматизированного сравнения текста пользовательского документа с внешними и внутренними нормативными документами. Пользователь загружает документ, система находит ссылки на законы и внутренние документы, выделяет относящиеся к ним абзацы/кусочки текста и проверяет фактическое соответствие этим источникам, формируя отчёт о расхождениях и рисках);
•внутренний ChatBot (представляет собой чат-бот, предназначенный для помощи сотрудникам банка. Поддерживает поиск информации во внутренних источниках).
Стек: Python, pandas, PostgreSQL + pgvector, SQLAlchemy, S3, FastAPI, LangChain / LangGraph, Qwen, BGE embeddings, RAGAS, OCR / Docling.
Обязанности/задачи
•Руководить командой NLP-инженеров и исследователей: планирование, приоритизация задач, ревью, контроль качества решений.
•Определять архитектуру и стек технологий для LLM/NLP-разработки (fine-tuning, LoRA, RAG, prompt engineering, LangChain/LangGraph, vector DBs).
•Вести ключевые проекты: LLM-ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация и обработка документов.
•Взаимодействовать с заказчиками и ИТ-командами: формулировать требования, декомпозировать задачи, контролировать реализацию.
•Развивать экспертизу команды: обмен знаниями, формирование best practices, наставничество.
Требования к кандидату
Обязательные навыки и знания:
•5+ лет коммерческой работы в NLP/LLM, из них 3+ года — в роли технического лида.
•Глубокое понимание ML-алгоритмов, архитектуры LLM и retrieval-based систем (Transformers, Attention, RAG, SFT, LoRA/Adapters).
•Уверенное владение Python, PyTorch, HuggingFace, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex, FastAPI.
•Опыт оптимизации инференса, интеграции моделей (Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral).
•Понимание масштабирования, кеширования, распределённого инференса.
•Навыки взаимодействия с бизнесом и ведения продуктовой команды.
Необязательные навыки и знания:
•Опыт построения RAG-систем на PostgreSQL / ClickHouse / Opensearch + vector engines.
•Интеграция LLM с корпоративными системами и BI-платформами.
•Знание инструментов мониторинга LLM (latency, quality, cost).
Условия
•Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.);
•Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы;
•Забота о вашем здоровье: ДМС после испытательного срока, куда входит стоматология;
•Прозрачный доход: оклад (по итогам интервью) + ежеквартальные премии по результатам KPI;
•Гибкий график или полная удаленка (по итогам общения с командой);
•Комфортные и современные офисы в городах присутствия (Москва, Санкт-Петербург, Уфа, Новосибирск, Белгород и т.д.);
•Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).
