ML-разработчик в GenAI

Задачи:
- Разрабатывать и развивать LLM-агентов: сценарии, инструменты (tools), оркестрацию, память, маршрутизацию, обработку ошибок и fallback-логики
- Проектировать и внедрять RAG: индексация, эмбеддинги, ретриверы, ранжирование, чанкинг, оценка качества поиска и ответа
- Интегрировать агентные решения в прод: сервисы, API, взаимодействие с Kafka/Redis и другими компонентами инфраструктуры
- Настраивать наблюдаемость и контроль качества: логирование/трейсинг, Langfuse, дашборды, алерты, анализ деградаций
- Проводить офлайн/онлайн-оценку качества: считать precision/recall/F1/F1-macro, строить датасеты, проводить A/B или квазиэксперименты
- Участвовать в улучшении пайплайнов данных и экспериментов: подготовка данных, разметка/валидация, воспроизводимость
- Писать поддерживаемый код: ревью, тесты, документация, CI/CD, участие в архитектурных решениях

Требования:
- Уверенный Python (проектирование модулей, типизация, тестирование, работа с API/сервисами)
- Практический опыт работы с LLM/agentic-подходами: промптинг, tool calling, цепочки/графы, управление контекстом, обработка галлюцинаций
- Понимание и опыт оценки качества: precision/recall/F1, macro-F1, построение датасетов
- Опыт построения или внедрения RAG (retrieval, embeddings, индексация, ранжирование, чанкинг)
- Опыт разработки и эксплуатации сервисов: REST/gRPC, асинхронность, логирование, мониторинг, Git
- Понимание очередей/кэшей/хранилищ (Kafka, Redis или аналоги)

Будет плюсом:
- Опыт с LangGraph / LangChain, Langfuse
- Опыт с YTsaurus или другими распределёнными системами хранения/обработки данных
- Опыт low-code/конструкторов пайплайнов и быстрых прототипов
- Знание rerank, hybrid search, query rewriting, guardrails/safety
- Опыт A/B-тестов, продуктовых метрик и причинно-следственного анализа
- Опыт контейнеризации и деплоя (Docker/K8s), CI/CD

Мы предлагаем:
- Гибкий график работы
- Бонусы и скидки от партнеров
- Офис в центре города
- ДМС
- Профессиональная команда