Ведущий разработчик AI-агентов (.NET fullstack)
-Разработка и поддержка сервисов (в т.ч. взаимодействующих с API различных LLM)
На сервисе с: 24.10.26 10:19
#senior #удаленка
••••••••
Ведущий разработчик AI-агентов (.NET fullstack)
Опыт работы: более 6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разработка и поддержка сервисов (в т.ч. взаимодействующих с API различных LLM)
-Проектирование, подбор параметров и создание эффективных промптов для решения конкретных бизнес-задач
-Оптимизация работы с моделями для снижения времени ответов и стоимости запросов
-Автоматизация тестирования API
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Высшее техническое образование
-Опыт работы full stack разработчиком от 5 лет (.NET)
-Понимание принципов и практический опыт применения техник проектирования промптов
-Уверенное владение JS на уровне senior, опыт работы с веб-компонентами, Vue или подобными системами
-Понимание принципов ООП
-Опыт использование систем контроля версий (Git)
-Английский язык на уровне чтения технической документации
Будет плюсом:
-Опыт работы с фреймворками для LLM-разработки: LangChain, LlamaIndex, Haystack или их аналогами
-Опыт работы с API LLM от 1 года (Qwen, DeepSeek, OpenAI, Yandex, Mistral, Google Gemini и т.д.)
-Навыки анализа, предобработки и подготовки данных для обучения и тонкой настройки (fine-tuning) моделей
-Опыт развертывания собственных LLM
Контакты: ••••••••
🔥 •••••••• / •••••••• / ••••••••
Похожие вакансии AI инженер
Написали своего первого агента на LangGraph и хотите перейти на следующий уровень? Мы в команде Алисы строим мультиагентную платформу, которая будет решать различные задачи миллионов пользователей — от собственной продуктивности до коммерческих сценариев. WebAgents, tool calling, (V)LLM, A/GRPO, симуляторы, хардовый R&D — это всё про нас. С видеокартами мы уже разобрались, так что ищем крутых коллег, с которыми построим успешных агентов массового пользования.
Какие задачи вас ждут
Разработка и внедрение агентов на базе LLM, проектирование ML-компонентов платформы агентов
Вы будете создавать агентов, которые умеют обрабатывать сложные, multi-turn- и multi-modal-запросы пользователей. Предстоит разрабатывать системы маршрутизации задач, выбора инструментов и моделей, а также настраивать управление вызовами функций и оркестрацию различных моделей внутри пайплайна.
Замена традиционных классификаторов LLM-пайплайнами и RAG-системами
Нужно будет трансформировать старые архитектуры в современные пайплайны с LLM, вызовом функций, планированием и рассуждениями.
Дообучение, настройка и интеграция моделей, оптимизация inference
Вам предстоит работать как с опенсорс-моделями, так и с внутренними, включая fine-tuning, RL и адаптацию под платформу агентов. Нужно обеспечить быструю и устойчивую работу агентов на проде, включая оптимизацию inference и взаимодействие с инфраструктурой (Eagle, FP8, дистилляцию, multi-dimensional parallelism, etc.).
Исследования и эксперименты с графами агентов и памятью
Мы экспериментируем с вызовами агентов, memory-подсистемами, симуляцией поведения, архитектурами reasoning и системами планирования.
Участие в разработке RL-моделей для обучения диалоговых агентов
Если у вас есть опыт работы с multi-turn reinforcement learning или интерес к нему, можно будет погрузиться в постановку и реализацию таких экспериментов в масштабах Яндекса и Алисы с сотнями тулов и большим количеством тёрнов.
Мы ждем, что вы
- Обладаете глубокими знаниями в Deep Learning и NLP
- Работали с LLM и пайплайнами вокруг них (function calling, memory, RAG)
- Внедряли ML-системы в продакшен
- Мыслите системно — от архитектуры до интеграции с инфраструктурой
- Пишете на Python, знакомы с PyTorch
- Готовы к кросс-функциональной работе с бэкендом и продуктовыми командами
Привет! Это отдел функциональности поиска.
Современный сервис для пользователя – это не просто инструмент решения понятных и привычных задач, но еще и помощник для исследования чего-то нового и ранее неизвестного. Зачастую покупатель на маркетплейсе не знает какой конкретный товар закроет его потребность, ему нужна консультация эксперта и возможность удобного выражения своих желаний. Прямо как в магазине, только на экране мобильного телефона.
Мы уверены, что в мире развитых AI технологий все это уже возможно. Мы ищем DS-специалиста, который будет работать в стриме применения перспективных AI/LLM-технологий в функциональности поиска Ozon.
Вы будете
Разрабатывать и внедрять ИИ-агенты для поискового ассистента.
Проектировать и реализовывать системы на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Адаптировать LLM под внутренние и внешние задачи с применением PEFT-методов, RLHF, DPO.
Заниматься построением пайплайнов обработки и сбора данных и обучения LLM.
Участвовать в полном ML-цикле: от исследования и создания прототипов до продакшн-внедрения и мониторинга моделей
Нам важно
Наличие фундаментальной математической базы, знание алгоритмов, математической статистики, классического ML и нейросетей.
Понимание технических деталей современных LM (как large, так и small), особенности их обучения, понимание принципов дообучения готовой модели на новых данных.
Опыт работы с современными архитектурами языковых моделей, в том числе обучение/дообучение своих моделей.
Понимание принципов построения ассистентов на базе LLM, оценки их качества, контроля безопасности и этических вопросов
Будет плюсом
Опыт разработки продуктов, связанных с поиском, рекламными технологиями или рекомендательными системами.
Знание технологий обработки больших данных, таких как Hadoop, Spark или аналогичные.
Навыки работы с инструментами автоматизации ML-пайплайнов.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.