Промпт-инженер

Мы занимаемся разработкой и сопровождением высоконагруженных информационных систем. Объединяем инновации, современные технологии и экспертов для создания масштабных технологических решений для государственного сектора и крупного бизнеса.Наши решения позволяют работать с большими объёмами данных, быстро получать информацию, автоматизировать принятие управленческих решений и осуществлять опережающее управление на основе данных. Обязанности: Ваша работа будет состоять из двух больших блоков: внедрение (Custom) и развитие продукта (Core). 1. Инжиниринг процессов и промптов: Глубокий анализ регламентов и правил разработки (SDLC) у клиентов. Декомпозиция сложных задач (например, «написать фичу») на атомарные шаги для агентов. Написание, тестирование и отладка системных промптов для каждого шага (анализ требований, генерация кода, написание тестов). Сборка цельных workflow (сценариев работы агентов) из отдельных шагов, используя JavaScript или Python. 2. Внедрение и R&D: Запуск пилотных проектов: адаптация типовых агентов под специфику конкретного клиента (кастомизация промптов, настройка базы знаний проекта). Анализ результатов работы агентов: выявление слабых мест, галлюцинаций и логических ошибок. Обобщение опыта: выделение универсальных паттернов из частных внедрений для создания типовых рабочих процессов («коробочных» решений), которые будут работать у большинства клиентов с минимальными правками. Требования: Понимание SDLC: Вы должны отлично понимать, как устроена разработка ПО (кто такой аналитик, как выглядит хороший код, зачем нужны unit-тесты), чтобы автоматизировать роли системного аналитика, разработчика, тестировщика. Навыки программирования: Уверенное владение Python или JavaScript. Вы будете не только писать текст, но и программировать логику переходов между шагами агента. Опыт работы с LLM: Понимание принципов работы GPT, Gemini, Qwen, Claude и других моделей. Знание техник промпт-инжиниринга (Chain-of-Thought, Few-Shot, ReAct и др.). Системное мышление: Умение превратить хаотичное описание процесса («мы как-то так кодим») в строгий алгоритм. Навык работы с информацией: Умение структурировать знания и формировать контекст (RAG) для агентов. Будет плюсом: Опыт работы на позиции разработчика, QA-лида или технического аналитика. Опыт использования фреймворков для LLM (LangChain, AutoGPT, Semantic Kernel и др.). Понимание принципов работы векторных баз данных. Условия: Офисный/гибридный/удаленный формат работы; ДМС со стоматологией; Компенсация спорта; Корпоративный университет и библиотеки; Скидки на домашний интернет и мобильную связь «Т2»; Конкурентный уровень дохода (обсуждается на этапе собеседования).