з/п не указана
Москва
Замоскворецкая линия метро Войковская
Замоскворецкая линия метро Войковская
От 3 до 6 лет
Наш стек:
- Python (FastAPI / Flask), SQL/noSQL DBMS
- LLM/GenAI: OpenAI / Anthropic API или open-source модели
- Фреймворки: LangGraph, LlamaIndex, Langfuse
- Векторные БД: Qdrant / FAISS
- Инфраструктура: Docker, Kubernetes, CI/CD, Celery/RabbitMQ/Kafka
Чем предстоит заниматься:
- Работать в настоящей feature-команде в масштабируемом Scrum (LeSS)
- Разрабатывать и внедрять GenAI/LLM-решения в продуктовые сервисы
- Оценивать и улучшать качество моделей (метрики, тесты, итерации)
- Строить backend для AI-функциональности и интеграции с внешними системами
- Развивать RAG-пайплайны
- Реализовывать агентные сценарии (multi-step, tool calling, memory, knowledge mapping, SGR)
- Обеспечивать стабильность сервисов: мониторинг, инциденты, performance
Что мы ждем:
- 3+ года опыта в DS / ML / GenAI / backend-разработке (или сильные production-кейсы в AI)
- Глубокое знание Python и современных backend-фреймворков
- Практический опыт с LLM: prompt engineering, embeddings, LLM API/SDK, AI agents
- Опыт построения RAG-пайплайнов и работы с векторными БД
- Понимание backend-архитектуры и распределённых систем (очереди, сервисы, интеграции)
- Опыт доведения решений до production (Docker, API, логирование)
Будет плюсом
- Навыки коммуникации: формулировать постановку, фиксировать гипотезы, демонстрировать результат, работать с требованиями
- Опыт применения evaluation-подходов (RAGAS, DeepEval или аналоги)
- Опыт работы в финтехе или среде с высокими требованиями к безопасности