Роль четко сфокусирована на продакшен-системах с LLM и сочетает RAG, агентов, оценку качества и запуск решений с измеримыми критериями.
Кликните для подробной информации
Широкая зона ответственностиПередовой стекСфера ИИ
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 запуск LLM-решений, RAG-пайплайнов и ИИ-агентов на платформе OSMI AI с акцентом на измеримую оценку качества, безопасность и оптимизацию инференса. Focus on проектировании агентных сценариев, построении eval-наборов, контроле регрессий и выводе решений в продакшен.
Локация: Москва; удалённая работа
Зарплата: от 190 000 ₽ на руки в месяц
Компания
OSMI IT развивает платформу OSMI AI для создания и запуска LLM-решений, RAG-пайплайнов и ИИ-агентов.
Что делать
Разбирать бизнес-процессы заказчиков, проектировать LLM-решения и согласовывать критерии приёмки.
Создавать RAG-пайплайны с чанкингом, эмбеддингами, гибридным поиском BM25, reranker, метаданными и правами доступа.
Разрабатывать ИИ-агентов с agentflow, tool calling, контекстом и памятью; подключать 1С, Битрикс24, Directum RX и API заказчиков через MCP Gateway.
Собирать эталонные датасеты и eval-наборы, измерять качество, отслеживать регрессии, проводить A/B-сравнения и валидировать LLM-as-judge.
Подбирать и дообучать малые модели 7–14B, оптимизировать инференс и контролировать достоверность, безопасность и наблюдаемость агентов.
Выводить решения в продакшен и сопровождать их с использованием Langfuse или аналогов.
Требования
3–6 лет в разработке, включая от 2 лет работы с LLM-решениями, RAG или агентами в продакшене.
Уверенное владение Python и SQL, умение организовывать воспроизводимые эксперименты и автоматические прогоны.
Опыт работы с LLM, включая Qwen, Llama, DeepSeek, GigaChat/YandexGPT и облачные API; понимание возможностей и ограничений моделей.
Опыт с LangGraph или аналогами, tool calling, MCP, OpenAI-совместимыми API, управлением контекстом и памятью.
Практический опыт с RAG: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, reranker, Qdrant, pgvector или Chroma.
Опыт оценки качества: eval-наборы, recall@k, MRR, метрики генерации, LLM-as-judge и статистическая значимость различий.
Понимание квантизации GGUF/AWQ/GPTQ, LoRA, дистилляции, vLLM/Ollama, бюджета VRAM и работы в закрытом контуре.
Наличие проектов, в которых заказчик принимал качество модели или агента по измеримым критериям.
Культура и преимущества
Удалённая работа и полная занятость.
График 5/2, 8 часов в день.
Зарплата от 190 000 ₽ на руки в месяц.
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 →