Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты

Навыки: Git, Python, Docker, REST, CI/CD, LLM, Langgraph, LangChain, GPT. Квалификация: Middle. Специализации: Фулстек разработчик.

О компании ООО «М-ТЕХ» - динамично развивающаяся ИТ-компания с большим опытом успешных проектов по внедрению и сопровождению информационных систем для бизнеса и государственных учреждений.

Развиваем направление ИИ-автоматизации, разрабатывая прикладные LLM/RAG-решения и ИИ-агентов для процессов малого и среднего бизнеса.

Ищем Middle+ / Strong Middle Python-разработчик с опытом LLM/RAG и интересом к агентным системам, интеграциям и бизнес-процессам!

Обязанности:

• Проектирование, разработка и внедрение ИИ-агентов под конкретные бизнес-задачи;
• Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний, эскалация человеку, обработка ошибок;
• Интеграция ИИ-агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры и др.);
• Проектирование RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование, проверка качества ответов
• Тестирование, отладка и поддержка ИИ-агентов на всех этапах жизненного цикла;
• Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов;
• Анализ требований, участие в архитектурных решениях и выборе технологий.

Требования:

• Опыт коммерческой разработки на Python от 2-3 лет.
• Практический опыт с LLM-приложениями, RAG, ИИ-ассистентами от 6 месяцев (для Middle) или от 1-2 лет (для Senior);
• Понимание архитектуры агентных систем, включая планирование, память, инструменты, оркестрацию и обработку ошибок;
• Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, PydanticAI или аналогами.;
• Понимание RAG: чанкинг, embeddings, векторный поиск, reranking, оценка качества retrieval
• Навыки интеграции через REST API, WebSocket, опыт работы с базами данных (SQL/NoSQL);
• Навыки работы с контейнеризацией (Docker);
• Самостоятельность, инициативность, желание учиться и развиваться в сфере ИИ.

Будет плюсом:

• Опыт внедрения ИИ-агентов именно в корпоративных сценариях (SLA, аудит, безопасность, контроль действий, логирование);
• Опыт с векторными базами: Qdrant, pgvector, Weaviate, Pinecone или аналогами;
• Опыт с OpenAI API, Anthropic, локальными/open-source моделями, Ollama, vLLM или другими LLM-инструментами;
• Понимание метрик качества ИИ-систем: точность ответов, полнота поиска, доля ошибок, стоимость запроса, время ответа.;
• Опыт работы с персональными данными, логированием, аудитом действий и безопасностью;
• Умение быстро собирать прототипы и доводить их до стабильного пилота.

Условия и преимущества:

• Гибкий формат: проектная занятость, частичная занятость или удаленная работа;
• Возможность совмещать с основной работой на старте;
• Участие в запуске нового направления ИИ-автоматизации для бизнеса;
• Дружная команда экспертов, открытая к новым идеям и технологиям.
• Современные инструменты и поддержка на всех этапах работы.