Descrizione
Основные требования
- 5+ лет в бэкенд-разработке, из них 1,5+ года — продукты на LLM, выведенные в прод к реальным пользователям (не только прототипы).
- RAG в проде: чанкинг, эмбеддинги, векторные БД, гибридный поиск, реранкинг; умение объяснить, почему RAG не находит нужный фрагмент, и починить это.
- Агенты и tool calling: агент вызывает API и функции системы, маршрутизация и декомпозиция запросов, structured output.
- Опыт построения evals: эталонные наборы, LLM-as-judge, регрессионные прогоны. Должен уметь цифрой показать, что новая версия лучше предыдущей.
- Уверенный Python и продакшен-инженерия: API, очереди, Docker, CI/CD, логирование, тесты.
- SQL и реляционные БД (PostgreSQL): для отчётов и ответов по данным пользователя.
- Понимание рисков LLM: prompt injection, утечки данных, галлюцинации и как их ограничивать.
- Опыт менторства или код-ревью более младших разработчиков.
Будет плюсом
- Опыт с документами: правовые тексты, бухгалтерия, HR.
- Опыт с ERP, учётными или B2G-системами.
- Text-to-SQL и генерация отчётов по данным.
- Развёртывание open-source моделей on-prem (vLLM, Ollama и т.п.) — на случай требований госзаказчика к хранению данных.
- Инструменты наблюдаемости LLM: Langfuse, LangSmith или аналоги.
- Знание законодательства РК о персональных данных.
- Публичные демо, доклады или работа с заказчиками на пресейле
Чем предстоит заниматься
Архитектура агента. Маршрутизация вопросов между источниками, разбор составных вопросов, tool calling, управление контекстом и сессиями.
RAG по н
Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso.
AccediI 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.