Что за роль
Мособлгаз развивает LLM-решения для корпоративных систем и внутренних документов. Работа включает путь от прототипа до передачи решения в эксплуатацию.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать агентов на LangGraph: многошаговые сценарии, вызов инструментов и обработка ошибок.
- Создавать RAG-системы для PDF, DOCX, сканов и таблиц, включая гибридный поиск и реранкинг.
- Интегрировать агентов с Bitrix, Jira, Alfresco, Exchange и 1С через REST API; реализовывать text-to-SQL для MS SQL и PostgreSQL.
- Анализировать трассировки, вести регрессионные наборы и метрики качества.
- Совместно с бизнес-заказчиками прорабатывать решения и документировать их.
Требования
- От 2 лет разработки на Python, включая от 1 года работы с LLM-проектами.
- Опыт с LangGraph, LangChain или аналогами, RAG, эмбеддингами, векторным и гибридным поиском.
- Понимание ограничений LLM и способов оценивать качество решений.
- Уверенный SQL, Docker или Docker Swarm, GitLab CI.
- Навык общения с бизнес-заказчиками и подготовки технической документации.
Будет плюсом
- Работа с open-weight и российскими LLM, vLLM, LiteLLM, OpenWebUI, Langfuse или LangSmith.
- Опыт с MCP, защитой LLM-систем и классическим ML для текстов.
Что мы предлагаем
- Полная занятость, график 5/2.
- Гибридный формат или работа в офисе в Москве.
- Оплата от 235 000 ₽ в месяц на руки.
Кто здесь добьётся успеха
Уверенно разрабатывает на Python многошаговых агентов в LangGraph и LangChain: продумывает вызов инструментов, ветвление сценариев, повторные попытки и обработку ошибок, а не ограничивается демонстрационными прототипами.
Умеет превращать разнородные корпоративные материалы — PDF, DOCX, сканы и таблицы — в надёжный RAG-поиск с гибридным поиском и реранкингом; проверяет качество ответов метриками и оценкой LLM.
Как специалист среднего уровня, способен довести решение от прототипа до эксплуатации: проектирует интеграции с Bitrix, Jira, Alfresco, Exchange и 1С через REST API, работает с SQL, FastAPI и Docker и учитывает ограничения корпоративной среды.
Комфортно работает в гибридном формате с регулярным присутствием в офисе: внимательно относится к внутренним документам и процессам Мособлгаза, терпеливо разбирается в неоднородных данных и предпочитает проверяемые, устойчивые решения эффектным, но хрупким экспериментам.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Industrial Tech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев