LLM / RAG Engineer (LegalTech)

Локация: Москва или Самара; доступны форматы на месте работодателя, удаленно и гибридно. Оформление по ТК РФ.

Зарплата: до 350000 RUB на руки в месяц.

Компания

Продуктовая IT-компания развивает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов и AI-сервисы для работы с юридическими документами.

Что делать

• Разрабатывать и развивать LLM-пайплайны для извлечения значимой информации из судебных решений, нормативных актов, кодексов и других юридических документов.
• Улучшать Retrieval/RAG-сценарии, качество поиска и ответов AI-сервисов.
• Создавать embeddings, организовывать хранение и использование векторных представлений для поиска по базе документов.
• Строить end-to-end пайплайны обработки новых типов документов и больших объемов текстовых данных.
• Разрабатывать метрики оценки качества, анализировать текущие решения и находить точки роста точности сервиса.
• Тестировать новые модели и гипотезы совместно с AI-экспертами и продуктовой командой.

Требования

• Уверенное владение Python и практический опыт работы с LLM.
• Опыт работы с RAG, Retrieval или близкими архитектурными решениями.
• Понимание embeddings, векторных представлений текста и векторного поиска.
• Практический опыт работы с текстовыми данными, NLP-задачами и data/ML pipelines.
• Опыт работы с Airflow и подходами к оценке качества ML/LLM-решений.
• Готовность самостоятельно разбираться в кодовой базе, анализировать решения и предлагать технические улучшения.

Хорошо, если есть

• Опыт разработки production-систем на базе LLM и RAG-систем.
• Опыт работы с vector databases, embedding-моделями и semantic search.
• Опыт разработки рекомендательных систем и пайплайнов обработки больших объемов текстов.
• Опыт оценки LLM/ML-моделей и работы со сложными неструктурированными или юридическими текстами.

Культура и преимущества

• Работа над реальными LLM/RAG-сценариями в LegalTech и большими массивами юридических документов.
• Возможность влиять на качество AI-продуктов и технические решения в небольшой команде.
• Пространство для экспериментов с LLM, embeddings, retrieval-подходами и новыми архитектурами.
• ДМС, корпоративные программы обучения и командный бонус по результатам работы.
• Удаленный или гибридный формат работы в Москве или Самаре.