Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
ИИ-платформа включает функциональных агентов, ИИ-ассистентов, реестр агентов и единый сервис баз знаний. Работа связана с LLM, RAG, интеграцией корпоративных источников, проектированием агентных процессов и мультиагентных систем, оценкой качества и безопасности моделей, оптимизацией inference и эксплуатацией GPU-инфраструктуры.
задачи
Разрабатывать сервисы ИИ-платформы для создания функциональных агентов и ИИ-ассистентов;
Подготавливать бэкенд для функциональных агентов, включая среду разработки агентов;
Тестировать фреймворки и open-source-агентов;
Разрабатывать сервис управления реестром и навыками агентов;
Создавать единый сервис для всех баз знаний;
Интегрировать крупные корпоративные источники.
требования
Опыт работы от 5 лет;
Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей;
Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling;
Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop;
Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы;
Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента;
Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков;
Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений;
Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference;
Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA и PEFT;
Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем;
Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными;
Будет плюсом опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах, а также опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.