AI-инженер / LLM-инженер
- Doświadczenie
- od 2 lat
АО […] — 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.
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.
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