RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
330к-550к ₽/мес
290к ₽340к ₽медиана380к ₽
По похожим ролям (31) ~ 340к ₽/мес
На международном рынке: $213к/год ($108к - $250к)
90
Отличная вакансия
развернуть
Четко определенная роль с высоким уровнем влияния в крупной технологической экосистеме, сфокусированная на современных LLM-технологиях и персонализации.
Кликните для подробной информации
Трендовый доменСовременный стекСильные бенефитыЧеткие задачи
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-разработчик персонализации (LLM/AI): Развитие сервиса пользовательского профиля и LLM-памяти для AI-агентов и персонализации в нескольких продуктах с акцентом на embeddings, retrieval-механики и безопасную обработку пользовательских данных. Фокус на проектировании переиспользуемых интеграций, автоматической оценке качества недетерминированных компонентов, производительности и наблюдаемости.
Локация: Москва, Россия; гибридный формат работы, офис у метро Павелецкая.
Зарплата: 330 000–550 000 ₽ в месяц на руки.
Компания
Команда MediaAI развивает пользовательский профиль и LLM-память для сервисов Плюс Фантеха, AI-агентов, рекомендаций и диалоговых сценариев.
Что делать
Развивать сервис пользовательского профиля и LLM-памяти, который хранит и извлекает пользовательский контекст для AI-агентов.
Улучшать запоминание и извлечение контекста с помощью embeddings, retrieval-механик и промптов.
Проводить эксперименты с LLM и автоматическими метриками качества.
Проектировать переиспользуемые механики интеграции профиля и памяти для разных продуктовых команд.
Разрабатывать метрики и тесты для оценки качества недетерминированных компонентов и ML-функциональности.
Обеспечивать производительность, наблюдаемость и безопасную обработку пользовательских данных, применяя практики асинхронной обработки и проектирования хранилищ.
Требования
Уверенное владение Python.
Практический опыт интеграции с LLM.
Понимание embeddings, semantic search и RAG.
Опыт работы с базами данных и проектирования хранилищ.
Понимание асинхронной обработки.
Умение тестировать недетерминированные компоненты и оценивать качество ML-функциональности.
Способность самостоятельно разбираться в существующей системе и брать компонент в техническое владение.
Хорошо, если есть
Знание Java.
Опыт разработки персонализации или рекомендательных систем.
Знакомство с MCP и архитектурой LLM-агентов.
Опыт построения LLM-evaluation и проведения A/B-экспериментов.
Опыт работы с чувствительными пользовательскими данными.
Культура и преимущества
Гибридный формат работы в московском офисе.
Расширенная медицинская страховка с первого месяца, включая лечение за рубежом, психологическую помощь, чекапы, стоматологию и оплачиваемый больничный до 30 дней в году.
Возможность подключить детей и супругов к ДМС на условиях 80/20.
Образовательная платформа с более чем 700 курсами, профессиональные сообщества и оплата профильных конференций.
Спортзалы и спортивные клубы в офисах, скидки на фитнес и другие спортивные активности.
Жилищные займы, скидки на внутренние сервисы, детские образовательные проекты и подписка Плюса.
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 →