AI-инженер LLM, промпт-инжиниринг

Опыт работы: 1–3 года. Занятость: полная. График: 5/2, 8 рабочих часов в день. Формат: на месте работодателя, удалённо или гибрид.

В hh создают продукты и AI-ассистентов для работодателей и соискателей на базе генеративных технологий. LLM-модели используются для генерации текстов, ведения диалогов, классификации и анализа вакансий и резюме. Направление активно развивается, и сейчас ищут LLM/Prompt-инженера, который поможет создавать, тестировать и внедрять GenAI-решения.

Задачи:

• Разрабатывать, тестировать и внедрять совместно с командой разработки решения на базе LLM.
• Настраивать поведение моделей: экспериментировать с промптами (CoT, Tree-of-thoughts, few-shot, structured outputs, tool calling и др.), контекстом, параметрами моделей и архитектурой llm-пайплайнов (один промпт, цепочка промптов, агенты, RAG и пр.).
• Тестировать и оценивать качество работы llm-решений на всех этапах: собирать и актуализировать golden-сеты, валидационные выборки, настраивать llm-as-a-judge, развивать подходы автоматической оценки работы llm-фичей, создавать метрики и бенчмарки.
• Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов в продакшене и улучшать их качество на основе найденных инсайтов.

Требования:

• Практический опыт создания решений на базе LLM (prompt engineering, RAG, function calling, structured outputs, reasoning, agents).
• Понимание теории ML, глубокого обучения, современных подходов к NLP.
• Сильный Python, опыт работы с аналитическими инструментами и ML-библиотеками.
• Опыт с SQL, навыки работы с данными, умение собрать датасет и провести аналитику.
• Живой интерес к сфере GenAI, опыт работы с популярными вендорными и open-source моделями (Qwen, Llama, DeepSeek, GPT-OSS).
• Опыт с фреймворками оркестрации llm (langgraph, langchain или аналоги).
• Понимание методов оценки качества LLM (бенчмарки, human eval, LLM-as-as-Judge) и метрик для различных NLP-задач.
• Продуктовое мышление: смотреть на задачи через призму «помочь конечному пользователю», участвовать в брейнштормах и приносить новые идеи.

Будет плюсом:

• Практический опыт файнтюнинга различных LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO).
• Опыт внедрения LLM решений в продакшн.

Условия:

• Возможность выбора места работы: удалённо или из офиса.
• Гибкий график рабочего дня.
• Оформление в соответствии с ТК РФ.
• Корпоративное ДМС с первого месяца работы.
• Возможность профессионального развития, обучение за счёт компании, участие в специализированных конференциях.