Аккредитованная компания “АЦТС”, являющаяся дочерней IT структурой «Про.Потолок», ищет в команду Senior LLM Engineer / AI Engineer, который поможет построить AI-ядро нашей экосистемыt: AI-агента для строительства, RAG по нормативам и проектной документации, интеллектуальный поиск, анализ документов, генерацию управленческих выводов и интеграцию LLM в реальные продуктовые сценарии.
Мы создаем будущее строительной индустрии и ищем специалиста, который поможет нам реализовать наши амбициозные планы.
Что мы предлагаем?
-
Удаленный или гибридный формат работы.
-
Участие в уникальном проекте – цифровая платформа для строительной отрасли.
-
Стабильный и прозрачный доход – 300 000 руб. - 400 000 руб. по результатам собеседования. Зависит от вашего опыта.
-
Профессиональное развитие – работа с новейшими технологиями, сильной командой и участие в крупных проектах.
LLM, RAG, AI Agents, Document Intelligence
Главная задача роли
Построить прикладной AI-контур для строительной платформы:
Нам нужен человек, который умеет делать не демо-чатбота, а production-ready AI-систему для сложной предметной области.
Что предстоит делать
1. Разрабатывать AI-агентов, которые помогают разным ролям в строительстве:
-
руководству;
-
ПТО;
-
прорабам;
-
техническому заказчику;
-
подрядчикам;
-
службе контроля;
-
финансовому блоку.
2. Проектировать и развивать RAG-архитектуру:
-
загрузка и обработка документов;
-
chunking с учетом структуры документа;
-
embeddings;
-
vector search;
-
hybrid search;
-
reranking;
-
фильтрация по метаданным;
-
цитирование источников;
-
контроль галлюцинаций;
-
оценка качества ответов;
-
версионирование документов;
-
работа с правами доступа к данным.
3. Document Intelligence - разрабатывать пайплайны для извлечения структурированной информации из строительных документов.
4. Интеграция LLM в продуктовые сценарии - AI должен быть встроен в реальные рабочие процессы.
5. Multi-model LLM architecture - Проектирование гибкой multi-model LLM-архитектуры без зависимости от одного поставщика, с возможностью выбора оптимальной модели под конкретный сценарий: поиск, анализ документов, извлечение данных, суммаризация или генерация ответа.
Обязательные требования к кандидату
-
Профильное образование
-
Более 5-ти лет подтвержденного опыта с open-source LLM и построения RAG-систем.
-
Python (дополнительное знание C++ будет преимуществом)
-
Prompt engineering.
-
Structured output.
-
Function calling / tool use.
-
AI agents.
-
Опыт с hybrid search.
-
Embeddings.
-
Vector search.
-
Понимание evaluation и контроля галлюцинаций.
-
Опыт с reranking-моделями.
-
Vector DB: Qdrant, Weaviate, Milvus, Pinecone или аналоги.
-
Опыт с локальным inference: vLLM, Ollama, llama.cpp, SGLang или аналоги.
-
LangChain, LlamaIndex, Haystack или аналогичные инструменты.
-
MLflow, Weights & Biases, LangSmith или аналоги.
-
Transformers / Hugging Face.
-
FastAPI, PostgreSQL., Docker, Kubernetes, Kafka, Git.
-
Опыт вывода AI/LLM-решений в production.
-
Понимание evaluation: качество поиска, качество ответа, галлюцинации, полнота, точность, воспроизводимость.
-
Умение работать с backend-командой и продуктовой командой.
Будет преимуществом:
-
Опыт с PDF, Excel, Word и технической документацией.
-
Опыт с OCR как частью document intelligence
-
Понимание enterprise software.
-
Опыт в construction tech, proptech, ERP, документообороте, промышленном ПО или сложных B2B-системах.
Какой человек нам НЕ подойдет:
-
умеет только писать промпты;
-
делает красивые демо, но не умеет доводить решения до production;
-
работает только в ноутбуках;
-
не умеет проектировать архитектуру;
-
не понимает важность качества поиска и проверки источников;
-
не готов погружаться в сложную строительную предметную область;
-
хочет заниматься только research без связи с продуктом.
Какой инженер нам нужен:
-
умеет строить AI-системы end-to-end;
-
понимает, как устроены LLM, RAG, embeddings и agents;
-
умеет проектировать гибкую multi-model архитектуру;
-
способен сам предложить, где AI даст максимальный эффект в продукте;
-
умеет работать с неидеальными документами и сложными данными;
-
понимает, что в B2B/enterprise AI должен быть проверяемым и надежным;
-
хочет стать ключевым AI-инженером в продукте на ранней стадии.
