LLM Engineer
Описание
Чем предстоит заниматься: Обеспечение технической поддержки AI-сервисов: разбор пользовательских обращений, диагностика причин проблем, подготовка и сопровождение ответов до полного решения; Взаимодействие с поставщиками AI-моделей и сервисов: оформление заявок, контроль их выполнения, сбор обратной связи и улучшение качества сервиса на основе инцидентов; Разработка автоматических ответов и сценариев реагирования для типовых и повторяющихся запросов пользователей; Сбор тикетов из корпоративных систем поддержки (Jira, сервис-дески, мессенджеры) и их структурирование в единые потоки задач; Создание и развитие AI-бота с архитектурой RAG: настройка системы ретривала, актуализация базы знаний, формирование и контроль качества генерируемых ответов; Разработка и поддержка backend-сервисов на Python (FastAPI, asyncio): проектирование API, обработка запросов, интеграция с внешними системами и провайдерами; Разработка высоконагруженных сервисов и интеграций на Go для сбора и обработки пользовательских обращений; Написание автоматизированных тестов и проведение оценки качества ответов AI-бота и автоматических сценариев. Мы ожидаем: Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, из которых не менее 1 года — в автоматизации процессов, ML/AI-проектах или интеграционных решениях; Уверенное владение вторым языком программирования (предпочтительно Go) для разработки сервисов и интеграций; Практический опыт работы в технической поддержке или сервисных процессах: коммуникация с пользователями, обработка обращений, сопровождение задач до закрытия; Навыки взаимодействия с внешними поставщиками услуг: формулирование требований и заявок, контроль выполнения, передача обратной связи от пользователей; Умение структурировать входящие потоки информации и выстраивать процессы обработки тикетов и запросов; Глубокое понимание принципов работы LLM: токенизация, context window, temperature, structured output, prompt engineering; Опыт работы с фреймворком FastAPI и асинхронным программированием (asyncio): проектирование REST API, middleware, обработка ошибок; Опыт эксплуатации и оптимизации баз данных PostgreSQL и Redis; Базовые знания в области контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes), понимание архитектуры кластерных сред; Опыт разработки систем оценки (evals) и автоматизированных тестов для LLM-приложений. Условия: Шаг в космос - работа в частной аэрокосмической компании для тех, кто вдохновлен идеей покорения космоса и мечтает быть к этому причастным; Оформление в соответствии с ТК РФ; Возможность выбора формата работы (гибрид/удаленка);