AI Engineer (RAG)

TL;DR

AI Инженер (RAG/LangGraph): Построение AI-инфраструктуры для автоматизации бизнес-процессов с акцентом на системы RAG для работы с договорами и оркестрацию мульти-агентных систем. Фокус на обеспечении точности поиска, реализации сложных state-машин для управления контекстом и интеграции с корпоративными системами (1С, Bitrix24).

Локация: Офис в Санкт-Петербурге (удаленная работа не предусмотрена)

Компания

HeadHunter — крупная технологическая компания в сфере HR-tech, создающая внутренний AI-стартап для автоматизации бизнес-операций.

Что делать

• Разрабатывать RAG-пайплайны для обработки документов (PDF/Word) с использованием Qdrant или pgvector.
• Внедрять гибридный поиск (vector similarity + BM25) и механизмы реранжирования для повышения точности выдачи.
• Проектировать мульти-агентные системы на LangGraph с разделением сложных задач на подзадачи и маршрутизацией.
• Создавать ReAct-агентов с Tool Calling для интеграции с 1С, Bitrix24 и внешними API.
• Разрабатывать state machines для управления памятью (short-term/long-term) и контекстом диалогов.
• Оптимизировать latency и стоимость работы LLM, внедряя кэширование и мониторинг через LangSmith/LangFuse.

Требования

• Опыт создания RAG-систем в production (chunking, embedding, vector search, re-ranking).
• Уверенное владение LangChain или LangGraph (цепочки, агенты, работа с памятью и инструментами).
• Владение Python на уровне Middle+ (asyncio, FastAPI, pytest).
• Понимание принципов LLM: промпт-инжиниринг, контекстные окна, борьба с галлюцинациями.
• Опыт работы с векторными БД (Qdrant, pgvector, FAISS и др.).
• Обязательное присутствие в офисе в Санкт-Петербурге.

Хорошо, если есть

• Опыт с CrewAI, AutoGen или собственными решениями для мульти-агентных систем.
• Навыки интеграции с 1С (web-сервисы, OData), Bitrix24 API или Telegram Bot API.
• Опыт в MLOps: CI/CD для ML, версионирование моделей, A/B-тестирование.
• Знакомство с open-source LLM (LLaMA, Mistral, Saiga) и их развертыванием.
• Понимание метрик качества RAG (RAGAS, custom evals).

Культура и преимущества

• Полный рабочий день в офисе Санкт-Петербурга с гибким началом дня (8:00–11:00).
• Высокая степень автономии в выборе инструментов и принятии архитектурных решений.
• Прямое взаимодействие с бизнес-экспертами и максимально короткий цикл доставки фич в production.
• Возможность профессионального роста вместе с развитием AI-инфраструктуры компании.