LLM-инженер Python Go

Опыт работы: более 6 лет. Занятость: полная. График: 5/2, 8 рабочих часов. Формат работы: удалённо или гибрид.

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 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 Jira, сервис-десков и мессенджеров 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:

• Возможность выбора формата работы (гибрид/удалёнка).