Middle LLM-инженер
Summary
Middle LLM Engineer integrating large language models into enterprise workflows via RAG, agent architectures, and fine-tuning pipelines. Day-to-day work involves researching new LLM approaches and optimizing production systems for latency, throughput, and cost using Python, PyTorch, Transformers, LangChain, LangGraph, vLLM, and SGLang.
до 223к gross (до 194к net)
1) Интегрировать LLM в enterprise-процессы: RAG, агентные архитектуры, fine-tuning pipelines, human-in-the-loop сценарии.
2) Проводить техническое исследование новых подходов и фреймворков для эффективной эксплуатации LLM в production.
3) Оптимизировать производительность моделей: latency, throughput, cost-efficiency (quantization, distillation, speculative decoding и др.).
1) Опыт работы с LLM (инференс, дообучение, fine-tuning, RAG и пр.) — не менее 2 лет.
2) Уверенное владение Python и основными ML-библиотеками (PyTorch, Transformers, accelerate и т.п.).
3) Опыт проектирования LLM-агентов или production-систем на их основе. (LangChain, LangGraph и т.п.)
4) Опыт вывода решений на основе LLM в пром (vLLM, SGLang)
Развитие и обучение
Проекты для крупного бизнеса, внутренние митапы и разговорные клубы английского языка
Забота и поддержка
Служба заботы о сотрудниках и индивидуальное сопровождение каждого коллеги на всех этапах развития в компании. А еще — ДМС со стоматологией и регулярная обратная связь
Комфорт
Работа в аккредитованной IT-компании, зарплата по рынку, техника для работы и человекоцентричный подход, где сотрудник = внутренний клиент компании
Драйвовое комьюнити
Команда прокаченных специалистов, внутренние события и уникальная корпоративная культура с маскотом IT-тигром и поддерживающим комьюнити