Инженер ML и LLM

Вам предстоит:

Генеративный ИИ и LLM-решения

· Разрабатывать корпоративных AI-ассистентов, чат-ботов, copilot-сервисы и интеллектуальные интерфейсы для сотрудников и клиентов.

· Интегрировать внешние LLM через API: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, YandexGPT, GigaChat и другие доступные модели.

· Подбирать модель под конкретную задачу с учетом качества, скорости, стоимости, безопасности и ограничений по данным.

· Проектировать промпты, системные инструкции, structured output, function calling и обработку многошаговых сценариев.

· При необходимости подключать локальные модели через Ollama, vLLM или аналогичный стек.

· Вести отдельный функциональный блок AI-решения и отвечать за качество его реализации.

· Проверять ответы модели на реальных сценариях и дорабатывать логику под пользовательские запросы.

RAG, AI-агенты и корпоративные знания

· Создавать RAG-системы по данным Confluence, регламентам, инструкциям, договорам и другой корпоративной документации.

· Настраивать ingestion pipeline: загрузка, очистка, чанкинг, индексация, обновление и контроль версий документов.

· Разрабатывать AI-агентов, которые работают с внутренними API, CRM, базами данных и корпоративными сервисами.

· Реализовывать маршрутизацию запросов, tool calling, проверку ответов и защиту от некорректных действий.

· Оценивать качество решений через тестовые наборы, пользовательскую обратную связь и ручную валидацию.

· Анализировать проблемные ответы и находить причины ошибок в данных, промптах, поиске или логике обработки.

· Дорабатывать RAG-сценарии по результатам тестирования и обратной связи пользователей.

Прикладные AI-продукты для DOGMA

· AI-ассистент на сайте dogma.ru, который отвечает на вопросы, помогает подобрать квартиру и передает квалифицированный лид в Битрикс24.

· Корпоративная AI-база знаний с разграничением доступа и ответами на основе внутренних документов.

· Сервис обработки транскриптов встреч: формирование протокола, задач, решений и передача данных в Битрикс24.

· AI-инструменты для HR, продаж, финансов, строительства и других бизнес-подразделений.

· Быстрое создание MVP и пилотов с последующей доработкой по обратной связи пользователей.

· Участие в разборе бизнес-задач и переводе их в понятные функциональные сценарии.

· Подготовка демонстраций и объяснение работы решения бизнес-заказчику.

Fullstack-разработка и интеграции

· Собирать рабочий продукт: backend, API, пользовательский интерфейс и интеграции.

· Разрабатывать backend на Python/FastAPI или Node.js.

· Разрабатывать frontend на React/Next.js или аналогичном современном стеке.

· Интегрироваться с REST API, webhook, OAuth, CRM, базами данных, файловыми хранилищами и корпоративными системами.

· Работать с потоковой генерацией ответов, фоновой обработкой, логированием и обработкой ошибок.

· Упаковывать сервисы в Docker и передавать их в эксплуатацию совместно с DevOps/инженером инфраструктуры.

· Дорабатывать сервисы после тестирования и помогать доводить MVP до стабильного состояния.

Качество, безопасность и эксплуатация

· Контролировать галлюцинации, утечки данных, prompt injection и другие риски LLM-приложений.

· Настраивать базовый мониторинг качества, скорости, ошибок, стоимости токенов и пользовательских сценариев.

· Вести техническую документацию: ограничения, API, сценарии использования и инструкции по запуску.

· Демонстрировать результат бизнес-заказчику и объяснять работу решения понятным языком.

· Разбирать проблемные кейсы после запуска и предлагать конкретные доработки.

· Следить, чтобы решение было понятным, поддерживаемым и готовым к развитию.

Наши ожидания:

· Коммерческий опыт разработки или внедрения решений с генеративным ИИ и LLM.

· Практический опыт интеграции внешних LLM через API, включая обработку контекста, лимитов, ошибок и стоимости запросов.

· Опыт создания RAG-систем, AI-агентов или LLM-пайплайнов.

· Уверенный Python и FastAPI либо сильный Node.js/TypeScript backend с готовностью работать на Python.

· Fullstack-опыт: умение собрать интерфейс и backend для MVP или внутреннего продукта.

· Опыт с React, Next.js или другим современным frontend-фреймворком.

· Понимание REST API, webhook, OAuth, SQL, Git и Docker.

· Умение превращать бизнес-задачу в рабочий прототип.

· Умение работать с данными, документацией и пользовательскими сценариями.

· Понимание базовых требований к безопасности корпоративных данных и персональных данных.

Будет плюсом

· LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel или собственные agentic-пайплайны.

· Векторные базы и поиск: pgvector, Qdrant, Weaviate, Elasticsearch/OpenSearch, FAISS.

· Локальные LLM, vLLM, Ollama, Hugging Face, fine-tuning или LoRA.

· Опыт интеграции с Confluence, Битрикс24, 1С, корпоративными порталами и внутренними API.

· Опыт работы с speech-to-text, OCR, обработкой документов или multimodal-моделями.

· Опыт построения evaluation-наборов, LLM observability и мониторинга стоимости.

· Опыт работы в продуктовой команде и запуска решений в коротких итерациях.

В Dogma Вас ждут:

• Работа в крупном строительном холдинге федерального уровня;
• Официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня (стабильная белая заработная плата с выплатами 2 раза в месяц, оплата больничных листов, ежегодные отпуска);
• Формат и место работы - гибрид, ул.Садовая-Кудринская, 1;
• График работы 5/2 с 09.00 до 18.00;
• Корпоративная программа лояльности для сотрудников Best Benefits – скидки от партнёров;
• Скидки для сотрудников на приобретение недвижимости компании от 4% до 7%;
• Всё для эффективной и качественной работы: профессиональная техника, мобильный телефон и корпоративная сотовая связь;
• Возможность обучения и развития в рамках корпоративного университета компании (тренинги, мастер-классы, онлайн-обучение);
• Корпоративные подарки детям сотрудников к Новому году и объединяющие корпоративные мероприятия;
• Безграничные возможности кросс-функционального взаимодействия и участия в крупных проектах для расширения профессиональной экспертизы;
• Отличная команда профессионалов с комфортной и дружелюбной рабочей атмосферой.