Обязанности:

  • Проектировать и разрабатывать LLM-сервисы и API (REST/gRPC) для интеграции с внешними системами.
  • Создавать и оптимизировать RAG-пайплайны и системы гибридного поиска.
  • Проектировать и разрабатывать agentic workflows и мультиагентные системы.
  • Интегрировать LLM-провайдеров и модели, оптимизировать промпты и маршрутизацию LLM-вызовов.
  • Внедрять observability и evaluation для LLM-систем: tracing, оценку качества ответов, анализ стоимости и latency.
  • Обеспечивать безопасность API с помощью OAuth2 и JWT, документировать API с использованием OpenAPI/Swagger.

Требования:

  • Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, включая от 1 года в LLM/RAG-проектах.
  • Опыт работы с pandas, Polars, NumPy или аналогами.
  • Глубокое понимание LLM, архитектуры RAG и prompt engineering.
  • Понимание проектирования agentic-систем: инструменты, state management, orchestration, контроль выполнения, обработка ошибок, human-in-the-loop и ограничения автономности.
  • Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
  • Опыт работы с PostgreSQL, проектирования схем данных и оптимизации SQL-запросов.
  • Опыт работы хотя бы с одной векторной БД: pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone или аналогами.

Будет плюсом: опыт с LangChain/LangGraph, Airflow, MLflow, Kafka, Kubernetes, Prometheus, Grafana, Copilot, Claude Code, Cursor и MCP; настройка ИИ-инструментов под задачи; понимание ограничений генеративных моделей и ответственности за сгенерированный код.

Условия: полная занятость, график 5/2, удалённый формат.