LLM-разработчик для юридических ИИ-агентов Яндекс

193K ₽–240K ₽/мес
Опубликовано 31.10.2026
оценка на руки

Что за роль

Команда «Нейроюриста» развивает сервис для ответов на правовые вопросы. В роли LLM-разработчика для юридических ИИ-агентов вы будете работать с поиском по документам и качеством ответов языковых моделей.

Чем вы будете заниматься

  • Улучшать поиск по документам и настраивать RAG.
  • Разрабатывать агентов и оценивать качество их ответов.
  • Дообучать модели, сокращать задержки и масштабировать сервисы.

Требования

  • Опыт работы с Python.
  • Более двух лет опыта в проектах ML, NLP или LLM, включая действующие продукты.
  • Опыт работы с языковыми моделями и RAG.

Будет плюсом

  • Опыт с LangGraph, AutoGen или Pydantic AI.

Что мы предлагаем

  • Расширенная ДМС с первого месяца.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно разрабатывает на Python решения на основе больших языковых моделей: строит конвейеры поиска и генерации с дополненной выборкой, использует LangGraph, AutoGen или Pydantic AI и умеет разбираться в качестве каждого этапа.

→

Сочетает инженерный подход с вниманием к юридической точности: настраивает поиск по правовым документам, проверяет обоснованность ответов и снижает риск уверенных, но неверных выводов модели.

→

Как специалист среднего уровня, самостоятельно проводит эксперименты с машинным обучением и обработкой естественного языка, оценивает ответы агентов по метрикам и пользовательским сценариям, а затем превращает результаты в улучшения продукта.

→

Комфортно работает удалённо и итеративно: документирует решения, согласует изменения с командой и оптимизирует задержки и масштабируемость сервисов «Нейроюриста», не теряя качества ответов.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

LLM-разработчик для юридических ИИ-агентов (Сейчас)→Старший LLM-разработчик или ведущий разработчик ИИ-агентов в направлении юридических сервисов (Через 1–2 года)→Технический руководитель направления юридических ИИ-продуктов или архитектор ИИ-сервисов (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка генеративного ИИ, 2026
$91,6B
Годовой рост рынка генеративного ИИ
≈46%
Компании, использующие генеративный ИИ
≈65%
Частные инвестиции в генеративный ИИ, 2024
$33,9B

Навыки и требования

Обязательные
PythonMachine LearningNatural Language Processing
Растущий спрос
Типизированные схемы и валидация данных: Pydantic, JSON Schema и structured outputsОценка качества и наблюдаемость LLM-приложений: трассировка, тестирование RAG, мониторинг галлюцинацийБезопасность LLM: защита от prompt injection, контроль доступа и red teaming
Снижающийся спрос
Ручное управление диалогом и цепочками через самописные Python-скрипты вместо графовых оркестраторовПоиск по ключевым словам на Elasticsearch/BM25 без гибридного поиска и семантического ранжирования

Тренды отрасли

От чат-ботов к агентам с ограниченными полномочиями
LLM-агенты всё чаще выполняют многошаговые задачи через инструменты и API, но в юридических сценариях им задают узкие права, обязательное подтверждение человеком и журналирование действий. Для портфолио покажите агентный workflow на LangGraph или Pydantic AI с проверками перед действиями и трассировкой.
RAG становится гибридным и ориентированным на качество источников
В юридическом поиске одного векторного поиска недостаточно: применяют сочетание BM25 и эмбеддингов, reranking, метаданные, ссылки на первоисточники и проверки актуальности документов. Добавьте к проекту измеряемый набор тестов: полнота извлечения, точность цитирования и доля ответов с подтверждёнными источниками.

Новости LegalTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев