Обязанности:
В Блоке Информационной безопасности в Департаменте координации защиты информации в Управлении безопасности инфраструктуры открыта вакансия для эксперта AI-инженер (LLM, RAG, ML) Ключевые задачи: Проектировать и разрабатывать RAG-пайплайны (Retrieval-Augmented Generation) для задач question-answering, поиска и суммаризации документов Интегрировать LLM (локальные модели) с использованием фреймворков (LangChain) Работать с векторными базами данных для эффективного хранения и поиска эмбеддингов Проводить оценку качества RAG-систем: применять метрики, разрабатывать собственные тестовые сценарии Внедрять мониторинг и observability для LLM-приложений с помощью LangFuse (отслеживание промптов, трассировка, анализ стоимости и задержек) Обеспечивать безопасность LLM-систем: внедрять практики LLMSecOps (защита от prompt injection, санитизация входных данных, контроль доступа к моделям, аудит логов) Разрабатывать и поддерживать классические ML-модели для задач классификации, регрессии, кластеризации — встраивать их в продуктовую архитектуру Оптимизировать производительность инференса моделей Что важно для нас: Опыт разработки на Python от 3 лет Знание асинхронного программирования (asyncio/aiohttp) будет плюсом Глубокое понимание принципов работы LLM, трансформеров, эмбеддингов, методов промпт-инжиниринга Практический опыт создания RAG-приложений: работа с фреймворками, чанкинг, пост-процессинг Умение настраивать и использовать векторные базы данных Опыт оценки RAG-систем с помощью ragas или аналогичных инструментов Навыки мониторинга LLM (LangFuse или аналоги) для трекинга промптов, метрик качества и стоимости, знание классического ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost/LightGBB, умение обучать и валидировать модели, работать с признаками Понимание основ безопасности при работе с LLM (LLMSecOps): риски prompt injection, утечки конфиденциальных данных, методы защиты (валидация, фильтрация, использование guardrails) Опыт работы с API LLM (OpenAI, YandexGPT, GigaChat и т.п.) или локальным развертыванием моделей (Hugging Face Transformers, vLLM, llama.cpp) Опыт с версионный контроль (Git), умение писать тесты Будет большим плюсом: опыт развертывания LLM в production (масштабирование, балансировка нагрузки, оптимизация GPU), знание фреймворков для fine-tuning (LoRA, QLoRA), опыт работы с MLOps/LLMOps инструментами (Kubeflow, MLflow, DVC, ClearML или другие аналоги), понимание принципов Responsible AI: fairness, bias, explainability, наличие open-source проектов или публикаций на тему LLM, опыт участия в научных соревнованиях (Kaggle, хакатоны) по NLP/ML Что предлагаем: Официальное оформление в соответствии с ТК РФ График работы 5/2 (пн-чт с 9:00 до 18:00, пт до 16.45) гибридный формат работы после испытательного срока Конкурентный уровень дохода Доплата к отпуску и больничному листу «Кафетерий льгот»: ДМС для работника и членов семьи, возмещение затрат на отдых, спортивные услуги, покупки на маркетплейсе «ПСБ Маркет» Дополнительные льготы при заключении брака и рождении детей Материальная поддержка в определенных жизненных ситуациях Бесплатная программа поддержки работников: юридические, финансовые и психологические консультации, помощь в бытовых вопросах, автопомощь, корпоративные скидки, профориентация детей работников Возможность профессионального развития и прохождения внутреннего и внешнего профессионального обучения Корпоративная паритетная пенсионная программаПохожие вакансии