ProBack - это команда экспертов в сфере технологий, которая оказывает полный цикл услуг по разработке решений для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов.
Мы ищем Prompt engineer, которому предстоит разрабатывать промпты, LLM-пайплайны, ролевые модели и многошаговые reasoning-процессы, а также обеспечивать точность, стабильность и безопасность поведения AI-агентов.
Это не “креативный промптинг”, а инженерная роль на стыке:
- LLM reasoning & orchestration,
- RAG и работа с корпоративными документами,
- проектирование инструментов и функций,
- оценка качества (evals),
- безопасность и детерминирование AI-агентов.
Чем предстоит заниматься: - Разработка и оптимизация промптов, цепочек, ролей и инструкций для AI-агентов.
- Проектирование многошаговых reasoning-процессов (ReAct, Plan-and-Execute).
- Настройка и контроль инструментов/функций для агента (function calling / tool use).
- Разработка подсказок и структурированных форматов ответа (JSON, схемы, правила).
- Участие в построении RAG-пайплайнов: chunking, метаданные, retrieval стратегия.
- Анализ корпоративных документов (договоры, регламенты, заявки, отчёты) и адаптация промптов под домены Legal / Compliance / Procurement / HR.
- Проектирование fail-safe стратегий, обработка ошибок, предотвращение галлюцинаций.
- Разработка eval-наборов и автоматических тестов на устойчивость и точность ответа.
- Сотрудничество с backend- и AI-инженерами при внедрении промптов в продакшен.
- Оптимизация стоимости вызовов моделей и latency.
Наши ожидания: - Опыт разработки промптов и LLM-пайплайнов (OpenAI, Claude, Llama или Mistral).
- Практический опыт работы с RAG:
○ разработка chunking-стратегий,
○ работа с embeddings,
○ оценка релевантности поиска,
○ построение контекста. - Понимание того, как работают LLM (контекстное окно, токены, temperature, ограничения).
- Умение проектировать структурированные ответы (JSON, XML, схемы).
- Навык написания детерминированных промптов и контроля качества ответа.
- Умение работать с многошаговыми reasoning-паттернами и инструментированием LLM.
- Способность анализировать корпоративные документы и строить на их основе промпты.
- Понимание рисков: галлюцинации, утечки данных, безопасность.
Будет Плюсом:
- Опыт построения автоматических eval-пайплайнов (DeepEval, Ragas, LangSmith, TruLens).
- Навыки Python на уровне написания утилит, интеграционных тестов и экспериментов.
- Опыт с vector DB: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Elasticsearch.
- Опыт встраивания LLM-инференса в продакшн-системы.
- Понимание архитектур LLM-агентов и DSL для управления моделью (ReAct, XML control, System shaping).
Что мы предлагаем: -
Формат работы: гибрид (есть офис в Москве) или удаленный (только территория РФ) - на ваш выбор.
-
ДМС после успешного прохождения испытательного срока.
-
Официальное трудоустройство, конкурентную «белую» зарплату.
-
Возможность работать над сложными и интересными бизнес - проектами в сфере AI.
-
Команду экспертов, с которыми можно обсудить идеи и расти вместе.
