Заниматься разработкой агентов, промпт-инжинирингом, оптимизацией запросов по API, функциональностью чата, безопасной обработкой промтов, fine-tuning LLM.
Строить и оценивать качество системы Retrieval-Augmented Generation (RAG), экспериментировать с различными подходами.
Писать качественный, поддерживаемый код с использованием AI-решений для написания кода (такие как Cursor, Aider, Canvas от OpenAI и др.) в условиях высоких темпов разработки.
Работать в режиме частых релизов и проверок гипотез для улучшения продукта.
Требования
Опыт разработки RAG-систем и их оценка, понимание различных подходов (таких как knowledge mapping), их преимуществ и недостатков.
Опыт работы с API LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini): оптимизация запросов и уменьшение задержек, понимание, какие модели более подходящие для тех или иных задач.
Опыт работы с prompt engineering и fine-tuning LLM.
Знание стека LLMOps (LangChain, LLamaIndex, LLMLite, Langfuse), векторных баз данных.
Опыт работы с локальными моделями LLM.
Уверенное владение Python.
Практический опыт работы с Docker.
Умение придумывать элегантные решения для сложных комплексных задач.
Будет плюсом
Продуктовое мышление: умение принимать решения с учетом потребностей пользователей, понимание сильных и слабых сторон приложений.
Опыт работы с OCR.
Этапы отбора
Интервью-знакомство.
Техническое интервью.
Продуктовое интервью и на совместимость с командой