Senior LLM Engineer (AI)

TL;DR

Senior LLM Engineer (AI): Разработка production-ready AI-контуров для строительной платформы с акцентом на AI-агентах, RAG по нормативам и проектной документации, интеллектуальном поиске и извлечении структурированной информации. Focus on интеграции LLM в реальные продуктовые сценарии, multi-model LLM архитектуре и обеспечении качества (evaluation, контроль галлюцинаций, воспроизводимость) для enterprise/B2B данных.

Компания

Аккредитованная IT-структура «АЦТС» (дочерняя структура «Про.Потолок») развивает цифровую платформу для строительной отрасли.

Что делать

• Разрабатывать AI-агентов для разных ролей в строительстве: руководство, ПТО, прорабы, техзаказчик, подрядчики, служба контроля, финансовый блок.
• Проектировать и развивать RAG-архитектуру: загрузка и обработка документов, chunking, embeddings, vector/hybrid search, reranking, фильтрация по метаданным, цитирование источников, контроль галлюцинаций, оценка качества, версионирование и права доступа.
• Разрабатывать Document Intelligence: пайплайны извлечения структурированной информации из строительных документов.
• Интегрировать LLM в продуктовые сценарии так, чтобы AI работал в реальных рабочих процессах.
• Проектировать гибкую multi-model LLM архитектуру без зависимости от одного поставщика (поиск, анализ документов, извлечение данных, суммаризация/генерация ответа).

Требования

• Более 5 лет подтвержденного опыта с open-source LLM и построения RAG-систем.
• Python; C++ — преимущество.
• Prompt engineering, structured output, function calling/tool use, AI agents.
• Опыт hybrid search, embeddings, vector search, reranking-моделей, evaluation и контроля галлюцинаций.
• Практический опыт с vector DB (Qdrant/Weaviate/Milvus/Pinecone или аналоги) и локальным inference (vLLM/Ollama/llama.cpp/SGLang или аналоги).
• Опыт production-ввода LLM/LLM-решений и понимание качества поиска/ответов, полноты, точности и воспроизводимости; умение работать с backend- и продуктовой командами.

Хорошо, если есть

• Опыт с PDF/Excel/Word и технической документацией.
• Опыт с OCR как частью document intelligence.
• Понимание enterprise software и документооборота; опыт в construction tech/proptech/ERP или сложных B2B-системах.

Культура и преимущества

• Удаленный или гибридный формат работы.
• Участие в уникальном проекте: цифровая платформа для строительной отрасли.
• Стабильный и прозрачный доход: 300 000–400 000 руб. по результатам собеседования (зависит от опыта).
• Профессиональное развитие: работа с новейшими технологиями и сильной командой.

Процесс найма

• Собеседование с оценкой опыта в LLM/RAG, архитектуре и production-подходе.
• Обсуждение качества решений: evaluation, контроль галлюцинаций и надежность для enterprise/B2B сценариев.