ООО «Софт Бизнес Системы» — мы разрабатываем систему речевой аналитики. Наши продукты работают с текстовыми и голосовыми данными, используют LLM для генерации ответов, семантического поиска и извлечения инсайтов. Мы выходим на рынок и ищем технического лидера, который построит AI-платформу и доведет её до продакшена.
Нам нужен инженер, который умеет не только проектировать решения, но и работать руками: писать код, тюнить модели, экспериментировать с промтами.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать и развивать RAG-архитектуру (Retrieval-Augmented Generation) для текстовых и голосовых сценариев.
- Отвечать за качество поисковой выдачи — метрики, бенчмарки, эксперименты с чанкингом, эмбеддингами и ранжированием.
- Развивать семантический поиск — подбор моделей эмбеддингов, гибридные подходы.
- Заниматься fine-tuning LLM (LoRA, QLoRA) под конкретные домены и бизнес-задачи в зависимости от требований к качеству и латентности.
- Отвечать за качество сгенерированных ответов для текстовых и голосовых ботов.
- Версионировать промты, модели, датасеты, конфиги — чтобы любой эксперимент был воспроизводим (MLflow, Weights & Biases).
- Настроить пайплайны для доставки моделей в прод (инференс, мониторинг, A/B тестирование, канареечные релизы).
- Оптимизировать инференс под промышленные карты (A100, H100, H200) — работа с памятью, батчинг, квантизация.
- Обеспечивать наблюдаемость: метрики качества, дрифт данных, задержки.
Мы ждем, что вы:
- Имеете опыт работы в AI/ML от 5 лет, из которых минимум 1 год на позиции Team Lead / Tech Lead.
- Владеете Python на уровне необходимом для обучения и дообучения моделей, прототипирования.
- Готовы изучить или перейти на Rust (инференс и ML/LLM сервисы реализованы на нём).
- Имеете коммерческий опыт построения RAG-систем — от выбора эмбеддеров до настройки векторных баз (Qdrant, Milvus, Pinecone).
- Занимались fine-tuning LLM с использованием современных техник.
- Понимаете, как работает инференс на железе (A100/H100) — квантизация, vLLM.
- Умеете коммуницировать с бизнесом — переводить метрики качества на язык продуктовых решений, аргументировать технический выбор.
Будет плюсом:
- Опыт работы с голосовыми моделями (ASR, TTS) или акустическими данными.
- Публикации или open-source контрибуции в области LLM/Information Retrieval.
Мы предлагаем:
- Удаленную работу и гибкий старт.
- Полную занятость.
- ДМС со стоматологией.
- Годовую премию по результатам оценки OKR.
- Дружелюбную команду разработчиков и минимум бюрократии.
- Возможность строить AI-платформу с нуля и влиять на ключевые продуктовые решения.
Если вам близка роль, где нужно совмещать архитектуру, ML-экспертизу и hands-on разработку, — откликайтесь, будем рады познакомиться.
