Разработчик AI-решений, LLM и RAG

Вам предстоит заниматься генеративным ИИ и LLM-решениями, RAG-системами и AI-агентами, а также прикладными AI-продуктами и fullstack-разработкой.

Генеративный ИИ и LLM-решения

• Разрабатывать корпоративных AI-ассистентов, чат-ботов, copilot-сервисы и интеллектуальные интерфейсы для сотрудников и клиентов.
• Интегрировать внешние LLM через API: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, YandexGPT, GigaChat и другие доступные модели.
• Подбирать модель под конкретную задачу с учетом качества, скорости, стоимости, безопасности и ограничений по данным.
• Проектировать промпты, системные инструкции, structured output, function calling и обработку многошаговых сценариев.
• При необходимости подключать локальные модели через Ollama, vLLM или аналогичный стек.
• Вести отдельный функциональный блок AI-решения и отвечать за качество его реализации.
• Проверять ответы модели на реальных сценариях и дорабатывать логику под пользовательские запросы.

RAG, AI-агенты и корпоративные знания

• Создавать RAG-системы по данным Confluence, регламентам, инструкциям, договорам и другой корпоративной документации.
• Настраивать ingestion pipeline: загрузка, очистка, чанкинг, индексация, обновление и контроль версий документов.
• Разрабатывать AI-агентов, которые работают с внутренними API, CRM, базами данных и корпоративными сервисами.
• Реализовывать маршрутизацию запросов, tool calling, проверку ответов и защиту от некорректных действий.
• Оценивать качество решений через тестовые наборы, пользовательскую обратную связь и ручную валидацию.
• Анализировать проблемные ответы и находить причины ошибок в данных, промптах, поиске или логике обработки.
• Дорабатывать RAG-сценарии по результатам тестирования и обратной связи пользователей.

Прикладные AI-продукты для DOGMA

• AI-ассистент на сайте dogma.ru, который отвечает на вопросы, помогает подобрать квартиру и передает квалифицированный лид в Битрикс24.
• Корпоративная AI-база знаний с разграничением доступа и ответами на основе внутренних документов.
• Сервис обработки транскриптов встреч: формирование протокола, задач, решений и передача данных в Битрикс24.
• AI-инструменты для HR, продаж, финансов, строительства и других бизнес-подразделений.
• Быстрое создание MVP и пилотов с последующей доработкой по обратной связи пользователей.
• Участие в разборе бизнес-задач и переводе их в понятные функциональные сценарии.
• Подготовка демонстраций и объяснение работы решения бизнес-заказчику.

Fullstack-разработка и интеграции

• Собирать рабочий продукт: backend, API, пользовательский интерфейс и интеграции.
• Разрабатывать backend на Python/FastAPI или Node.js.
• Разрабатывать frontend на React/Next.js или аналогичном современном стеке.
• Интегрироваться с REST API, webhook, OAuth, CRM, базами данных, файловыми хранилищами и корпоративными системами.
• Работать с потоковой генерацией ответов, фоновой обработкой, логированием и обработкой ошибок.
• Упаковывать сервисы в Docker и передавать их в эксплуатацию совместно с DevOps/инженером инфраструктуры.
• Дорабатывать сервисы после тестирования и помогать доводить MVP до стабильного состояния.

Качество, безопасность и эксплуатация

• Контролировать галлюцинации, утечки данных, prompt injection и другие риски LLM-приложений.
• Настраивать базовый мониторинг качества, скорости, ошибок, стоимости токенов и пользовательских сценариев.
• Вести техническую документацию: ограничения, API, сценарии использования и инструкции по запуску.
• Демонстрировать результат бизнес-заказчику и объяснять работу решения понятным языком.
• Разбирать проблемные кейсы после запуска и предлагать конкретные доработки.
• Следить, чтобы решение было понятным, поддерживаемым и готовым к развитию.

Ожидания

• Коммерческий опыт разработки или внедрения решений с генеративным ИИ и LLM.
• Практический опыт интеграции внешних LLM через API, включая обработку контекста, лимитов, ошибок и стоимости запросов.
• Опыт создания RAG-систем, AI-агентов или LLM-пайплайнов.
• Уверенный Python и FastAPI либо сильный Node.js/TypeScript backend с готовностью работать на Python.
• Fullstack-опыт: умение собрать интерфейс и backend для MVP или внутреннего продукта.
• Опыт с React, Next.js или другим современным frontend-фреймворком.
• Понимание REST API, webhook, OAuth, SQL, Git и Docker.
• Умение превращать бизнес-задачу в рабочий прототип.
• Умение работать с данными, документацией и пользовательскими сценариями.
• Понимание базовых требований к безопасности корпоративных данных и персональных данных.

Будет плюсом

• LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel или собственные agentic-пайплайны.
• Векторные базы и поиск: pgvector, Qdrant, Weaviate, Elasticsearch/OpenSearch, FAISS.
• Локальные LLM, vLLM, Ollama, Hugging Face, fine-tuning или LoRA.
• Опыт интеграции с Confluence, Битрикс24, 1С, корпоративными порталами и внутренними API.
• Опыт работы с speech-to-text, OCR, обработкой документов или multimodal-моделями.
• Опыт построения evaluation-наборов, LLM observability и мониторинга стоимости.
• Опыт работы в продуктовой команде и запуска решений в коротких итерациях.

Условия

• Работа в крупном строительном холдинге федерального уровня.
• Официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня: стабильная белая заработная плата с выплатами 2 раза в месяц, оплата больничных листов, ежегодные отпуска.
• Формат и место работы: гибрид 3/2, ул. Садовая-Кудринская, 1.
• График работы 5/2 с 09.00 до 18.00.
• Корпоративная программа лояльности для сотрудников Best Benefits — скидки от партнёров.
• Скидки для сотрудников на приобретение недвижимости компании от 4% до 7%.
• Профессиональная техника, мобильный телефон и корпоративная сотовая связь.
• Возможность обучения и развития в рамках корпоративного университета компании (тренинги, мастер-классы, онлайн-обучение).
• Корпоративные подарки детям сотрудников к Новому году и корпоративные мероприятия.
• Возможности кросс-функционального взаимодействия и участия в крупных проектах.
• Команда профессионалов с комфортной и дружелюбной рабочей атмосферой.