AI-инженер LLM-решений

Мы в hh создаем продукты и AI‑ассистентов для работодателей и соискателей на базе генеративных технологий. Уже сейчас мы используем LLM‑модели для генерации текстов, ведения диалогов, классификации и анализа вакансий и резюме. Направление активно развивается, и сейчас мы ищем LLM/Prompt‑инженера, который поможет нам создавать, тестировать внедрять GenAI‑решения. Если вам интересно развивать продукты на базе LLM — через промпты, дизайн llm‑пайплайнов и системный подход к оценке качества, если вы готовы не только создавать прототипы, но и улучшать их в продакшене на основе обратной связи и метрик — мы будем рады видеть вас в нашей команде.

• Разрабатывать, тестировать и внедрять совместно с командой разработки решения на базе LLM
• Настраивать поведение моделей — экспериментировать с промптами (CoT, Tree-of-thoughts, few-shot, structured outputs, tool calling, etc), контекстом, параметрами моделей и архитектурой llm‑пайплайнов (один промпт, цепочка промптов, агенты, RAG и пр.)
• Тестировать и оценивать качество работы llm‑решений на всех этапах — собирать актуализировать golden‑сеты, валидационные выборки, настраивать llm‑as‑a‑judge, развивать подходы автоматической оценки работы llm‑фичей, создавать метрики и бенчмарки
• Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов в продакшене и улучшать их качество на основе найденных инсайтов

• Практический опыт создания решений на базе LLM (prompt engineering, RAG, function calling, structured outputs, reasoning, agents)
• Понимание теории ML, глубокого обучения, современных подходов к NLP
• Сильный Python, опыт работы с аналитическими инструментами и ML‑библиотеками
• Опыт с SQL, навыки работы с данными, умение собрать датасет и провести аналитику
• Живой интерес к сфере GenAI, опыт работы с популярными вендорными и open‑source моделями (Qwen, Llama, Deep Seek, GPT‑OSS)
• Опыт с фреймворками оркестрации llm (langgraph, langchain или аналоги)
• Понимание методов оценки качества LLM (бенчмарки, human eval, LLM-as-as-Judge) и метрик для различных NLP‑задач
• Продуктовое мышление – смотреть на задачи через призму “помочь конечному пользователю”, участвовать в брейнштормах и приносить новые идеи
• Будет плюсом: Практический опыт файнтюнинга различных LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO); Опыт внедрения LLM решений в продакшн

• Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса
• Гибкий график рабочего дня
• Оформление в соответствии с ТК РФ
• Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно)
• Возможность профессионального развития, обучение за счет…