Наша команда занимается разработкой и внедрением ИИ-агентов, а также созданием моделей классического машинного обучения. Мы решаем задачи от идеи и прототипа до продакшена, помогая бизнесу автоматизировать процессы и принимать более точные решения. В роли предстоит работать на стыке агентных AI-решений, RAG и классического ML, находя баланс между качеством, скоростью и стоимостью решений. Мы ищем специалиста, который хочет развиваться в сильной инженерной команде и участвовать в создании продуктов, приносящих измеримую пользу бизнесу.
Обязанности
- Разрабатывать и поддерживать AI-агентов на базе LangChain/LangGraph от прототипа до продакшена
- использовать RAG для построения пайплайнов семантического поиска и интеграции с источниками данных
- применять методы NLP для оптимизации стоимости и эффективности решений
- участвовать в разработке и доработке ML-моделей
- оценивать качество моделей и пайплайнов, выбирать и обосновывать метрики
- работать с данными и SQL для подготовки датасетов и анализа результатов
- поддерживать решения на этапе передачи в продакшен и дальнейшей эксплуатации.
Требования
- Знание Python на уверенном уровне
- знание LangChain/LangGraph для построения агентных систем
- знание PyTorch и Hugging Face Transformers
- знание SQL
- понимание полного цикла ML и основ математической статистики
- понимание RAG и принципов построения пайплайнов семантического поиска
- умение оценивать качество моделей и аргументировать выбор метрик.
Будет плюсом:
- Опыт оптимизации LLM для инференса (PEFT, LoRA)
- опыт работы с кросс-энкодерами
- опыт построения многоагентных систем
- опыт работы с Hadoop/Spark
- навыки Python backend-разработки.
Условия
- Комфортный офис в Москве
- офисный формат работы на Кутузовском пр.32
- конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
- ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
- материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
- дисконт-программы от компаний-партнеров
- бесплатный фитнес на территории работодателя
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких
- внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.
