Вместе с нами ты будешь:

  • Создавать ценности для продукта с помощью уже существующих моделей и инструментов:
  • AI-функции внутри продукта
  • tool calling
  • RAG
  • агенты и их оркестрация
  • интеграции с внешними системами
  • оценка (eval) и наблюдаемость (observability) на уровне приложения
  • надежный продакшен-код вокруг моделей

Какие знания для нас важны:

  • Умение строить сервисы;
  • Понимание ограничений LLM;
  • Умение отлаживать качество: проблема в данных, retrieval, prompt, tool use или модели;
  • Умение доводить систему до продакшена, а не просто собирать демо;
  • Уверенное владение Python или TypeScript;
  • Умение писать чистый код, тесты и поддерживаемые сервисы;
  • Базовое понимание LLM: токены, контекст, temperature, top-p, ограничения по длине контекста;
  • Опыт промптинга моделей: шаблоны, few-shot, structured output, tool/function calling;
  • Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами;
  • Опыт интеграции LLM в сервисы;
  • Понимание Docker и контейнеризации;
  • Навыки диагностики качества и производительности AI-сервисов;
  • Базовое понимание безопасности и ограничений при работе с LLM;
  • Опыт работы в распределенной команде от 5 человек не менее 1 года;
  • Желателен опыт в разработке продуктов или опыт работы в крупных интеграторах.