Мы разрабатываем высоконагруженную AI-платформу, которая помогает юристам готовить международные договоры.

Состоит из трёх больших блоков:

  • Динамический UI - сочетает в себе окно поиска по базам знаний и область для договоров, графиков и форм.
  • Мультиагентная система – обрабатывает запросы пользователя, формирует договоры, редактирует, переводит и т.д.
  • Гибридная база знаний – сочетает семантический (векторный) поиск и графовые связи.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером:

  • после отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram
  • диалог займёт примерно 10 минут
  • его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры
  • ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

### Чем предстоит заниматься:

  • разработка и поддержка ETL-пайплайнов для парсинга законов Гонконга, английских статутов и санкционных источников (OFAC, EU, UK)
  • построение гибридной базы знаний: векторное хранилище Milvus, графовая БД Neo4j, PostgreSQL для метаданных
  • проектирование модели данных для договоров, законодательных норм, санкционных списков и графовых связей
  • настройка автоматического ежесуточного обновления санкционных списков с оповещением об изменениях
  • fine-tuning юридических эмбеддинг-моделей (LegalBERT) и/или малых LLM для извлечения сущностей
  • создание бенчмарков и метрик качества поиска (Hit Rate, MRR, Recall) и защиты от галлюцинаций
  • организация версионирования данных и моделей (DVC, MLflow) с возможностью отката при ошибках

Требования

### Мы ожидаем, что ты имеешь:

  • опыт работы с текстами: парсинг PDF/HTML, чистка, нормализация и Python: pandas, numpy, transformers, PyTorch
  • практическую работу с векторными БД (Milvus / Qdrant / Weaviate): индексация, гибридный поиск, управление схемой
  • опыт с графовыми БД (Neo4j, Cypher): построение онтологий, запросы связей
  • знание реляционных БД: PostgreSQL, включая полнотекстовый поиск и pgvector
  • опыт оркестрации ETL (Airflow / Prefect / Dagster) и работы с брокерами сообщений (Kafka)
  • MLOps: DVC, MLflow, деплой моделей в Docker/K8s; fine-tuning через Hugging Face (PEFT, LoRA)
  • production-опыт с LangGraph (Python) и LangChain, а также понимание TypeScript-версии LangGraph (или готовность освоить).

Будет плюсом:

  • понимание common law / права Гонконга
  • опыт парсинга санкционных XML/CSV/JSON
  • практика с Spark/Dask, OWL/RDF.

Условия

### Работа у нас – это:

  • работа в стартап-культуре: минимум бюрократии, гибкие процессы и быстрые релизы
  • гибридный график (2-3 дня в неделю из дома)
  • современный офис на ул Поклонной, 3к3
  • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь наставника на старте
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • льготная ипотека и кредитование от Сбера
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.