Python / AI Developer (RAG, LLM)

28 Марта

от 100 000 руб.

Партнерские Вакансии

Компания "Реальное Продвижение"

О компании: Мы занимаемся внедрением передовых AI-решений и сейчас ищем сильного разработчика для создания и оптимизации RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation). Нам предстоит работа над созданием «умных» корпоративных баз знаний и систем автоматизации на базе локальных и облачных языковых моделей.

Чем предстоит заниматься:

• Проектирование и разработка RAG-пайплайнов: от парсинга данных до финальной генерации ответа.

• Работа с LLM: интеграция и тюнинг (prompt engineering) как закрытых (OpenAI, Anthropic), так и Open Source моделей (Llama 3, Mistral, Saiga).

• Оптимизация поиска: работа с векторными базами данных, внедрение гибридного поиска (BM25 + Semantic Search) и механизмов переранжирования (Reranking).

• Инфраструктура: контейнеризация решений и деплой моделей в закрытых контурах.

• Оценка качества: внедрение метрик для оценки релевантности поиска и точности генерации (например, RAGAS или TruLens).

Что мы ждем от тебя (Стек):

• Язык: Уверенный Python 3.10+.

• AI Frameworks: Опыт работы с LangChain, LlamaIndex или Haystack.

• Vector Databases: Опыт работы с одной из БД (ChromaDB, Qdrant, Milvus или pgvector).

• NLP: Понимание механизмов Tokenization, Embeddings, Cross-Encoders.

• DevOps: Docker, Docker Compose (умение развернуть окружение самостоятельно).

• Базы данных: SQL (PostgreSQL) и NoSQL.

Будет плюсом:

• Опыт работы с локальным хостингом моделей (Ollama, vLLM, Text Generation Inference).

• Понимание принципов работы с «тяжелым» железом (CUDA, оптимизация VRAM).

• Опыт разработки агентских систем (AI Agents).

Что мы предлагаем:

• Сложные задачи: Никаких типовых лендингов — только работа с острием технологий (SOTA-модели).

• Профессиональный рост: Возможность экспериментировать с локальными нейросетями и строить архитектуру с нуля.

• Условия: Конкурентная заработная плата (обсуждается индивидуально), гибкий график или удаленный формат работы.

• Инструментарий: Мощные сервера для тестов и развертывания локальных систем.