Мы команда Data World, входим в ГК Технос - представители амбициозной и технологичной сферы IT. Создаем ПО для ФинТеха. Топовые банки уже доверили нам самые сложные высокотехнологичные проекты. На старте еще один интересный и высокотехнологичный проект для Сбера. О проекте:Мы создаём платформу нового поколения на стыке электронной коммерции и финансовых технологий. В основе — мультиагентная система и автономные AI-агенты, которые берут на себя поиск, переговоры и заключение сделок. Мы переосмысливаем привычные пользовательские сценарии: от простого подбора до полностью автономного исполнения задач.Проект на ранней стадии: fast-track прототип до 15.08, проверка ключевых гипотез, подготовка к масштабированию до 15.11. Работа в кросс-функциональной команде с прямым контактом между разработчиками, аналитиками и владельцем продукта. Обязанности: Чем предстоит заниматься Вы отвечаете за все LLM-компоненты агента покупателя: от понимания запроса на естественном языке до генерации обоснований выбора. Вы работаете в связке с разработчиком оркестратора (передаёте ему structured intent и ризонинг), бизнес-аналитиком и SDET/QA (размечаете ожидания для eval-ов).Интент и декомпозиция Разработать модуль понимания intent: разбор задачи клиента на естественном языке в структурированный intent. Разработать классификатор типов задач. Разработать декомпозицию составных задач. Настроить пайплайн: от NL-запроса до декомпозиции. Диалог уточнения Разработать модуль диалога уточнения: генерация вопросов, когда информации недостаточно. Реализовать определение момента, когда данных достаточно для запуска поиска. На MVP — упрощённая версия: 2–3 линейных уточняющих вопроса без сложного ветвления. Ризонинг офферов Разработать модуль ризонинга. Промпт-инжиниринг Проектировать промпты под каждый сценарий (постановка задачи, уточнение, ризонинг, иные). Тестировать и итерировать промпты на реальных пользовательских запросах. Следить за стабильностью вывода: structured intent должен быть предсказуемым и пригодным для машинной обработки. Eval-ы LLM-компонентов Подготовить тестовые наборы для eval-ов: 50–100 запросов с ожидаемыми structured intent (разметка — совместно с бизнес-аналитиком). Автоматизировать прогон eval-ов: точность по полям, полнота извлечения параметров. Провести eval-ы ризонинга (совместно с SDET и бизнес-аналитиком). Data Engineering (сопутствующая задача) Настроить пайплайны обработки и подготовки данных для LLM-компонентов: сбор и структурирование примеров запросов, их разметка, версионирование датасетов. Организовать хранение и учёт реальных запросов пользователей для дообучения и улучшения промптов после пилота. Подготовить инфраструктуру для логирования LLM-выводов и последующего анализа ошибок. Требования: Опыт: от 2 лет в DS/ML с фокусом на NLP и/или LLM. LLM и промпт-инжиниринг: практический опыт работы с различными LLM, опыт с Giga Chat будет плюсом, проектирования промптов, парсинга и валидации вывода. NLP: понимание задач intent recognition, named entity recognition, текстовой классификации. Python: уверенное владение, опыт построения пайплайнов обработки текстов. Eval-ы и метрики: опыт оценки качества LLM-выводов, понимание метрик точности, полноты, методик разметки данных. Data Engineering: готовность настраивать пайплайны подготовки и разметки данных, логирование выводов для анализа.Опционные требования: Опыт построения диалоговых систем или чат-ботов с элементами уточнения. Опыт работы с structured output из LLM (JSON mode, function calling). Опыт в e-commerce или продуктах, связанных с товарным поиском и рекомендациями. Опыт запуска MVP/пилотов с быстрым циклом итераций. Опыт работы с разметкой данных и организацией eval-циклов. Условия: Формат работы - удаленно Оформление в соответствии с ТК РФ (срочный трудовой договор до конца года) Гибкое начало рабочего дня. Входим в список IT лицензированных аккредитованных компаний Уровень дохода зависит от уровня кандидата, обсуждается индивидуально Предоставление техники ДМС+ стоматология Изучение английского языка Корпоративный спортзал Корпоративные активности: профессиональные митапы, квизы Прокачка скилов в экспертном IT пространстве
Похожие вакансии