AI/LLM инженер

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

DaData — облачный B2B-сервис, который приводит в порядок и обогащает данные: адреса, ФИО, телефоны и сведения о компаниях. Каждый день сервисами пользуются тысячи компаний и миллионы их клиентов. Команда создаёт дата-продукты для B2B-маркетинга и продаж и хочет собрать максимально полное представление о российских компаниях на основе открытых источников: превратить разрозненные тексты, сайты и документы в структурированные данные.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и настраивать пайплайны по сбору и обработке данных из новых источников.
• Проектировать и настраивать LLM-агентов для поиска и сбора информации о компаниях из интернета.
• Придумывать и создавать бенчмарки для оценки качества работы агента.
• Обучать и использовать ML/NLP модели для классификации и сегментации.

Ожидания:

• Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных — pandas, numpy.
• Прикладной опыт работы с LLM и понимание их устройства.
• Опыт работы с большими объёмами текстовых и неструктурированных данных (миллионы строк и терабайты текста).
• Опыт построения пайплайнов по сбору и обработке данных.
• Знакомство с классическими методами построения ML и NLP моделей и метриками качества их оценки.
• Активное использование AI-инструментов в повседневной работе — Codex, Claude Code, Cursor.

Дополнительным плюсом будет:

• Создание бенчмарков и оценка качества работы LLM и агентских систем.
• Работа с веб-парсингом — Scrapy, Playwright, Requests, Beautiful Soup.
• Настройка локальных LLM или систем их оркестрации — vLLM, Ollama.
• Работа с данными российских юридических лиц и ИП.

Условия:

• Конкурентная заработная плата и её пересмотр минимум раз в год.
• Гибкое начало и окончание рабочего дня.
• Тихий и просторный офис в центре Москвы в двух минутах пешком от м. Парк культуры.
• Мощная техника для работы.
• ДМС с первого дня от АльфаСтрахования.
• Внутреннее обучение и наставничество со стороны опытных коллег.
• Курсы и конференции по специальности.
• Оплата сервисов, полезных для работы, включая зарубежные и облачные — ChatGPT, Claude, Figma, Copilot и другие.
• Возможность развития в разных областях IT.
• Маленькая команда и отсутствие бюрократии.