Usiamo cookie tecnici e il registro anonimo delle visite di Zorky. Yandex Metrica (dati conservati su server in Russia) funziona solo con il tuo consenso. Non vendiamo mai dati. Ulteriori informazioni su cookie e statistiche.
Zorky è in modalità test: è tutto gratuito. Le offerte e le pagine delle aziende sono aperte a tutti; i link agli annunci e la tua selezione personale si aprono dopo la registrazione. Registrati →
← Tutte le offerte

AI-инженер / LLM-инженер

Middlehybrid235.000 RUB · periodo non indicatoМосква, RU →1 sett. fa
Stack
1сbitrixdockerfastapigitlabjiralangchainlanggraphllmpgvectorpostgresqlpython
Mostra azienda e link
Gratis, dopo l'accesso.
Candidati
Carica il tuo CV: datori di lavoro e recruiter di diversi paesi che cercano il tuo profilo potranno contattarti direttamente.
Invia il tuo CV →
Descrizione

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

Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso. Accedi
I contatti del datore di lavoro (email/telefono/telegram) sono nascosti nell'anteprima pubblica. Invia il tuo CV così i datori di lavoro possono contattarti direttamente.
Domanda urgente? Scrivi a @termdocs