Обязанности:
Вместе с нами ты будешь: Создавать ценности для продукта с помощью уже существующих моделей и инструментов: AI-функции внутри продукта tool calling RAG агенты и их оркестрация интеграции с внешними системами оценка (eval) и наблюдаемость (observability) на уровне приложения надежный продакшен-код вокруг моделей Какие знания для нас важны: Умение строить сервисы; Понимание ограничений LLM; Умение отлаживать качество: проблема в данных, retrieval, prompt, tool use или модели; Умение доводить систему до продакшена, а не просто собирать демо; Уверенное владение Python или TypeScript; Умение писать чистый код, тесты и поддерживаемые сервисы; Базовое понимание LLM: токены, контекст, temperature, top-p, ограничения по длине контекста; Опыт промптинга моделей: шаблоны, few-shot, structured output, tool/function calling; Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами; Опыт интеграции LLM в сервисы; Понимание Docker и контейнеризации; Навыки диагностики качества и производительности AI-сервисов; Базовое понимание безопасности и ограничений при работе с LLM; Опыт работы в распределенной команде от 5 человек не менее 1 года; Желателен опыт в разработке продуктов или опыт работы в крупных интеграторах.Похожие вакансии