О позиции
Мы ищем LLM/SRE-инженера для разработки и внедрения локальной мультиагентной платформы анализа данных бизнес-процессов на основе LLM. Позиция удалённая, с возможностью перевода в штат заказчика через полгода. Вам предстоит работать с современными технологиями и участвовать в интересных проектах.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и настройка мультиагентной системы, агентных сценариев и RAG-конвейеров.
- Развёртывание и сопровождение локальных LLM, обеспечение работоспособности AI-инфраструктуры.
- Настройка мониторинга, логирования и автоматизации развёртывания.
- Участие в диагностике и устранении инцидентов.
- Участие в развитии и масштабировании платформы.
Требования
- Коммерческий опыт разработки от 5 лет, Python 3.10+ (не менее 2 лет).
- Опыт работы с LLM / Generative AI от 1 года; ежедневное применение LLM в инженерной деятельности.
- Уверенный опыт LangChain / LangGraph / LlamaIndex, RAG, Prompt Engineering.
- Опыт работы с локальными LLM, развёртывание и сопровождение AI-сервисов.
- Linux (обязательно), Docker от 1 года, развёртывание серверных приложений от 1 года.
- Умение проектировать агентные сценарии и прототипировать клиентские приложения с помощью LLM.
Будет плюсом
- Опыт работы с Yandex AI Studio / Yandex Cloud.
- Опыт эксплуатации AI-инфраструктуры, SRE / DevOps.
- Опыт работы с MCP или аналогичными механизмами интеграции инструментов.
- Опыт работы с GPU-инфраструктурой.
Что мы предлагаем
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Конкурентная зарплата от 300 000 до 500 000 ₽ в месяц.
- Возможность профессионального роста и развития.
- Работа в команде профессионалов.
- Участие в интересных и масштабных проектах.
Вакансия предлагает конкурентную зарплату и возможность работы с современными технологиями в области AI. Команда профессионалов и интересные проекты делают её привлекательной для кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с FastAPI для разработки и интеграции API, что позволяет эффективно создавать мультиагентные системы.
Способность к самоуправлению и высокая степень организованности в удалённой работе, что критично для успешной реализации проектов в условиях гибридного рабочего процесса.
Опыт работы с Docker и Linux для развертывания и поддержки локальных приложений, что обеспечивает надежность и масштабируемость разработанных решений.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев