от 200000 до 200000 RUR
Санкт-Петербург
улица Грибалёвой 9к1
улица Грибалёвой 9к1
От 1 года до 3 лет
Ищем инженера для разработки и внедрения AI-функциональности в продукты компании: RAG-систем, решений на базе LLM, обработки и анализа речи и текста.
Чем предстоит заниматься:
-
Внедрять LLM в сценарии разработки, тестирования и использования продукта,
-
Разрабатывать решения классификации, суммаризации и извлечения сущностей(подсистема работы с отчётностью на основе LLM),
-
Поддерживать и расширять функциональность голосового помощника на базе АТС (распознавание речи, voice activity, определение основного спикера),
-
Прорабатывать архитектуру интеграций, API-контракты, зависимости и эксплуатационные требования,
-
Использовать отечественные и зарубежные модели,
-
Разрабатывать решения первой линии онлайн-поддержки пользователей,
-
Формировать внутри компании устойчивую среду использования AI — выстраивать единые практики и инфраструктуру применения LLM.
Обязательные требования:
- Уверенное владение Python и опыт разработки сервисов: асинхронная обработка, работа с базами данных, тестирование, Git, Docker,
- Практический опыт внедрения решений на LLM в продукт,
- Опыт использования Speach-To-Text и Text-to-Speach решений, включая потоковую обработку аудио, оценку качества распознавания,
- Опыт разработки RAG: векторный и гибридный поиск, работа с метаданными и актуализацией индекса,
- Опыт работы с API языковых моделей, проектирования промптов, получения структурированных ответов,
- Понимание принципов безопасной работы с персональными данными пользователей,
- Умение самостоятельно переводить продуктовую задачу в технические требования, выбирать компромиссное решение между качеством, сроками и сложностью поддержки,
- Опыт работы в команде: согласование интерфейсов, фиксация договорённостей, обсуждение ограничений и сопровождение интеграций.
Будет плюсом:
- Широкая осведомлённость о существующих технологиях,
- Опыт развёртывания, оптимизации и дообучения open-source моделей,
- Опыт построения мониторинга AI-сервисов: задержки, ошибки, расход токенов, стоимость обработки,
- Опыт резервирования зависимостей.