О позиции
Мы ищем Senior / Lead LLM Engineer для компании Золотое Яблоко, чтобы присоединиться к нашей команде и развивать LLM-сервисы. Эта позиция предлагает уникальную возможность работать с передовыми технологиями в области AI и ML, а также влиять на качество и производительность наших решений.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать и технически лидировать LLM-сервисы, интегрированные с внутренними бэкенд-системами (поиск, рекомендации, RAG).
- Проектировать архитектуру агентной среды и отвечать за качество технической реализации AI-решений.
- Развивать и улучшать RAG-сервисы и алгоритмы работы с большими языковыми моделями.
- Работать над улучшением алгоритмов векторного текстового поиска с учетом товарных атрибутов и пользовательского контекста.
- Проводить Code Review и менторить инженеров команды.
- Участвовать в исследовании и внедрении новых подходов работы с LLM и GenAI.
Требования
- Уверенное владение Python и опыт разработки production-ready ML / GenAI сервисов.
- Опыт работы с LLM API и построения LLM-based решений (RAG, диалоговые агенты, agent workflows).
- Понимание архитектуры LLM-сервисов и связанных компромиссов при разработке.
- Опыт работы с векторными базами данных и системами семантического поиска.
- Опыт обучения и дообучения нейросетевых моделей.
- Умение работать в кросс-функциональной команде и четко формулировать технические решения.
- Опыт проведения Code Review и наставничества для инженеров.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата и возможности для профессионального роста.
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Доступ к современным технологиям и инструментам.
- Поддержка в обучении и развитии.
- Дружелюбная команда и поддерживающая атмосфера.
- Участие в интересных проектах и возможность влиять на продукт.
Вакансия предлагает интересные задачи и конкурентоспособные условия. Компания известна и предоставляет возможности для роста.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание архитектуры LLM и опыта работы с такими библиотеками, как Hugging Face Transformers и PyTorch, что позволяет эффективно разрабатывать и оптимизировать LLM-сервисы.
Способность работать в удаленном режиме, проявляя высокую степень самодисциплины и организованности для управления проектами и соблюдения сроков без постоянного надзора.
Опыт интеграции векторных баз данных, таких как Pinecone или Weaviate, для создания семантического поиска, что позволяет разрабатывать более точные и эффективные AI-решения.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев