Wir verwenden technische Cookies und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Yandex Metrica (Daten werden auf Servern in Russland gespeichert) läuft nur mit Ihrer Einwilligung. Wir verkaufen keine Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Stellen und Unternehmensseiten sind für alle offen; Links zu den Anzeigen und Ihre persönliche Stellenauswahl gibt es nach der Registrierung. Registrieren →
← Alle Stellen

AI-инженер / LLM-инженер

Middlehybrid235.000 RUB · Zeitraum nicht angegebenМосква, RU →vor 1 Wo.
Stack
1сbitrixdockerfastapigitlabjiralangchainlanggraphllmpgvectorpostgresqlpython
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung
АО «Мособлгаз» — одна из крупнейших газораспределительных компаний России, приглашает в свою команду AI-инженер / LLM-инженер. Мы развиваем собственную ИИ-платформу для сотрудников компании. Она уже работает и у неё есть реальные пользователи. Модели класса Qwen 100B+ работают на наших серверах в закрытом контуре.Следующий шаг — семантический слой: агенты и RAG поверх данных внутренних информационных систем. Обязанности Разрабатывать агентов на LangGraph: tool calling, многошаговые сценарии, human-in-the-loop, обработка ошибок. Строить RAG по внутренним документам: разбор PDF/DOCX, сканов и таблиц, индексация, гибридный поиск (BM25 + dense), реранкинг. Делать и развивать агентов для корпоративных систем (Bitrix, Jira, Alfresco, Exchange, 1С): text-to-SQL по MS SQL / PostgreSQL, интеграции через REST API. Разбирать ошибки агентов по трейсам, вести регрессионные наборы и метрики качества. Вместе с заказчиками вести решение от прототипа до передачи в эксплуатацию и документировать его. Требования От 2 лет разработки на Python, из них от 1 года — LLM-проекты (агенты, ассистенты, RAG). asyncio, FastAPI, pydantic, тесты. LangGraph, LangChain или аналоги; function calling, structured output, паттерны агентов (ReAct, plan-and-execute, роутинг). RAG на практике: chunking, эмбеддинги, векторный и гибридный поиск (Qdrant, pgvector или аналоги). Понимание ограничений LLM и способов их обходить: контекстное окно, галлюцинации, недетерминизм. Умение решить, где нужна LLM, где достаточно
Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs