Ведущий AI/LLM-инженер (RAG / GraphRAG)

Роль

Ключевые задачи

• Архитектура и разработка RAG / GraphRAG-пайплайнов: ingestion → embeddings → гибридный поиск → reranking → LLM-оркестрация.
• Миграция с текущего решения с ростом качества.
• Построение графа знаний, комбинация векторного и графового поиска.
• Интеграция источников: GitLab, база знаний, wiki, корпоративный мессенджер, Telegram, 1С:ERP 2, 1С:Документооборот, логи (ClickHouse), расшифровки встреч.
• Разработка AI-ассистентов.
• Внедрение в production: Python-сервисы, CI/CD, мониторинг, контроль качества.

Требования

• 4+ года коммерческой разработки, включая ​​​​​​​1–2+ года в создании и запуске RAG/GraphRAG в проде.
• Живые примеры RAG-решений в портфолио (архитектура, метрики, lessons learned).
• Уверенный Python: асинхронность, production-код.
• End-to-end RAG: embeddings, chunking, векторный поиск, BM25+hybrid, reranking, контроль качества.
• Опыт с векторными БД.
• LLM-оркестрация: LangChain / LlamaIndex / Haystack / LangGraph, интеграция моделей.

• ETL, гетерогенные источники, SQL, PostgreSQL.

Сильный плюс:

• GraphRAG и Knowledge Graph: опыт с GraphDB (Neo4j, JanusGraph, Arango, Memgraph или аналог), выделение сущностей/связей, построение графов.

Что мы предлагаем

• 100% удаленная работа
• Крутой продукт, сложные задачи, компетентный руководитель и коллеги
• Оформление по ТК, белая зарплата - оклад