Назад
3 дня назад

Middle Applied AI / LLM Engineer (Python)

2 300 - 2 800$
Формат работы
remote (Global)
Тип работы
fulltime
Грейд
middle
Английский
b2
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

TL;DR
Middle Applied AI / LLM Engineer (Python) (LLM/RAG): Разработка production-ready LLM-приложений, AI-агентов и RAG-систем для AI-решений в юридической отрасли с акцентом на Python-сервисы, качество, производительность и стоимость LLM. Focus on проектировании LLM-пайплайнов, function/tool calling, структурированном выводе через JSON Schema и доведении AI-инициатив от экспериментов до production.
#jobs #remote

📍Формат/working arrangement: удалённо
✔️Должность/position: Middle Applied AI / LLM Engineer (Python)
🏢 Место работы/workplace: ООО Mad Devs
💸 Заработная плата/salary estimate: $2.300–2.800 в месяц, до вычета налогов

📈 Обязанности/responsibilities:
— Проектировать и разрабатывать LLM-пайплайны, AI-агентов и RAG-системы.
— Работать с function/tool calling и структурированным выводом данных через JSON Schema.
— Разрабатывать production-grade Python-сервисы.
— Валидировать продуктовые гипотезы на реальных данных и с помощью аналитики.
— Измерять и оптимизировать качество, производительность и стоимость LLM-решений.
— Тесно взаимодействовать с Product Managers и инженерами для превращения идей в масштабируемые решения.
— Владеть AI-инициативами на всём цикле: от исследования и экспериментов до production deployment.

📌 Требования/requirements:
— Опыт работы от 3 до 6 лет.
— От 1 года коммерческого опыта с NLP-проектами в production.
— Сильный опыт разработки production LLM-приложений.
— Практический опыт с RAG, embeddings, vector search, prompt engineering и LLM evaluation.
— Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками.
— От 2 лет опыта в Python backend-разработке.
— Хорошее знание Django, PostgreSQL и асинхронного программирования.
— Сильные навыки SQL и Pandas.
— Data-driven подход к работе.
— Английский язык на уровне B2–C1.
— Русский язык на уровне C1.
— Локация: любая, кроме России и Беларуси.

➕ Будет плюсом:
— Опыт работы с векторными базами данных: Qdrant, pgvector и аналогами.
— Опыт fine-tuning.
— Опыт работы с text classification и embedding models.
— Знание Kubernetes.
— Опыт работы с gRPC или Go.

🛠 Технический стек:
— Python
— LLM
— RAG
— NLP
— LangChain
— LangGraph
— Django
— Celery
— Redis
— PostgreSQL
— SQL
— Pandas
— Embeddings
— Vector Search
— Qdrant
— pgvector
— Prompt Engineering
— LLM Evaluation
— JSON Schema
— Kubernetes
— gRPC
— Go

🎯 Основные задачи проекта:
— Создавать AI-слой продуктов компании.
— Разрабатывать production-ready LLM-приложения.
— Создавать AI-агентов и RAG-based системы.
— Проводить исследования и эксперименты с GenAI.
— Проверять продуктовые гипотезы на реальных данных.
— Оптимизировать качество, скорость и стоимость работы LLM.
— Доводить AI-инициативы от идеи и прототипа до production.
— Создавать масштабируемые AI-решения совместно с продуктовой и инженерной командами.

🌍 О компании:
— Mad Devs — международная команда, работающая над технологическими проектами.
— Проекты компании охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию.
— Компания делает акцент на гибкости, удалённой работе и профессиональном развитии.
— В рамках вакансии предстоит работать над AI-решениями для юридической отрасли.

✅ Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Удалённый формат работы.
— График 5/2.
— Рабочий день: 8 часов.
— Заработная плата: $2.300–2.800 в месяц до вычета налогов.
— Выплаты раз в месяц.
— Локация: любая, кроме России и Беларуси.
— Международные проекты.
— Возможность работать над реальными GenAI-задачами.
— Возможность профессионального развития.
— Гибкий remote-first формат.

📢❗️🚨 Вакансия:

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 →

Текст вакансии взят без изменений

Источник - hh