Вакансия сочетает практическую разработку LLM и backend-сервисов с поддержкой и работой с поставщиками, что расширяет круг обязанностей; без указанной зарплаты сложнее оценить условия.
Кликните для подробной информации
Смешанные обязанностиЗарплата не указанаАктуальный стекРазвитие в AI
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
LLM Engineer (AI): Разработка и эксплуатация AI-сервисов, LLM-приложений с архитектурой RAG и backend-сервисов на Python и Go с акцентом на техническую поддержку, интеграции и качество ответов. Focus on проектирование асинхронных API, автоматизацию обработки тикетов, построение evals и тестирование высоконагруженных сервисов.
Локация: Москва, метро Мнёвники; доступен удалённый или гибридный формат работы
Компания
Разработка и эксплуатация AI-сервисов, LLM-приложений и backend-интеграций.
Что делать
Оказывать техническую поддержку AI-сервисов: разбирать обращения, диагностировать проблемы и сопровождать решения до закрытия.
Взаимодействовать с поставщиками AI-моделей и сервисов, оформлять заявки, контролировать их выполнение и передавать обратную связь.
Разрабатывать автоматические ответы и сценарии реагирования для типовых запросов.
Собирать и структурировать тикеты из Jira, сервис-десков и мессенджеров в единые потоки задач.
Создавать и развивать AI-бота с архитектурой RAG, настраивать ретривал, поддерживать базу знаний и контролировать качество ответов.
Разрабатывать backend-сервисы на Python и Go, интеграции с внешними системами, автоматизированные тесты и оценку качества AI-бота.
Требования
Более 6 лет опыта разработки; коммерческий опыт на Python от 3 лет, включая не менее 1 года в автоматизации процессов, ML/AI-проектах или интеграционных решениях.
Уверенное владение вторым языком программирования, предпочтительно Go.
Практический опыт технической поддержки или сервисных процессов: коммуникация с пользователями, обработка обращений и сопровождение задач до закрытия.
Опыт взаимодействия с внешними поставщиками услуг: формулирование требований и заявок, контроль выполнения и передача обратной связи.
Умение структурировать входящие потоки информации и выстраивать обработку тикетов и запросов.
Опыт работы с FastAPI и asyncio, включая проектирование REST API, middleware и обработку ошибок.
Опыт эксплуатации и оптимизации PostgreSQL и Redis.
Базовые знания Docker и Kubernetes, понимание архитектуры кластерных сред.
Опыт разработки evals и автоматизированных тестов для LLM-приложений.
Культура и преимущества
Можно выбрать удалённый или гибридный формат работы.
Полная занятость.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →