Team Lead​/AI-инженер; LLM+RAG

Brief description of the vacancy

Мы создаём интеллектуальную платформу — ИИ-ассистент для специалистов в сфере недропользования, который генерирует юридически корректные ответы на вопросы со ссылками на нормативно-правовые акты. Ищем Team Lead / AI-инженера, который будет писать код, проектировать архитектуру RAG-пайплайнов, управлять качеством генерации, сформирует и будет вести небольшую команду разработчиков. Нам нужен Individual Contributor с лидерской ответственностью.

Company Нефтегазовый НИЦ МГУ им. М.В.Ломоносова

Мы — научно-инжиниринговая компания, выполняющая проектные работы и прикладные исследования в области нефтегазового инжиниринга и разработки месторождений углеводородов. Разрабатываем платформу на базе LLM+RAG для:

• Автоматизации экспертной поддержки в сфере недропользования
• Интеллектуального поиска по нормативной базе
• Генерации ответов с цитированием источников

• Проектирование и реализация архитектуры RAG-пайплайна: ретривер → реранкер → генерация → валидация
• Разработка ядра ИИ на FastAPI + Lang Graph / Pydantic AI
• Интеграция с векторным хранилищем (PostgreSQL + pgvector): гибридный поиск, метаданные
• Настройка инференса LLM (vLLM/ SGLang): квантование, параметры генерации, детерминизм, fallback-логика
• Обеспечивать качество: golden dataset, метрики (точность, цитирование, уровень галлюцинаций), Langfuse-трейсинг
• Техническое лидерство команды 3-5 человек (Full-stack, Devops, AI-инженер): формирование, код-ревью, менторство, распределение задач
• Коммуникация с специалистами компании: перевод бизнес-требований в технические задачи, валидация ответов

• Опыт разработки на Python: 6+ лет, из них: 2+ года в роли Team Lead / 3+ года в роли AI-инженер (DS/MLE)
• Опыт построения RAG-пайплайнов в продакшене: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, реранкинг, оценка качества
• Понимание оркестрации:
  Lang Graph / Pydantic AI, управление состоянием, HITL-паттерны
• Работа с векторными БД:
  PostgreSQL+pgvector, Qdrant, гибридный поиск
• Понимание настройки LLM-инференса: vLLM/ SGLang/ Ollama
• Опыт успешного вывода AI-решений в продакшен и их поддержки.

• Официальное оформление, фултайм, годовые премии по результатам работы
• Возможность работать удалённо или в гибридном формате (Москва): встречи очно на ключевых демо и воркшопах
• Пакет ДМС
• Вы влияете на архитектуру, выбор инструментов, процессы, команду