← К каталогу
Б1

Б1 (B1)

AI Tech Lead / Team Lead (LLM/RAG, Python)

УдалённоLeadМосква, Россия7 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение15 мин. назад
Впервые замечена7 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Мы ищем технического лидера AI-направления, который будет отвечать за техническую реализацию AI-задач, архитектуру и развитие LLM/RAG-решений, самостоятельное проведение R&D и координацию работы команды. Технический лидер совмещает техническое руководство с непосредственной разработкой AI-сервисов и отвечает за доведение решений до продуктивной эксплуатации.

Обязанности:

  • Техническая проработка AI-задач: уточнение требований, оценка реализуемости, выбор подхода и анализ рисков
  • Самостоятельная работа над R&D-задачами: поиск новых подходов, постановка и проверка гипотез, проведение экспериментов, бенчмарков и proof-of-concept
  • Организация полного цикла разработки AI-решений: от прототипа и определения критериев качества до запуска и масштабирования в production
  • Формирование технического видения и проектирование архитектуры AI-сервисов
  • Декомпозиция задач, оценка сроков и технических рисков, планирование и распределение работы команды
  • Непосредственная разработка AI-сервисов: реализация функциональности, ключевых компонентов и решение сложных технических задач
  • Разработка REST API на FastAPI для взаимодействия фронтенда, корпоративных систем и AI-сервисов
  • Разработка RAG-пайплайнов, LangChain/LangGraph-цепочек и LLM-агентов
  • Выбор и сравнение LLM, моделей эмбеддингов, способов поиска и реранкинга
  • Проектирование схем данных, работа с PostgreSQL, очередями задач и асинхронной обработкой
  • Реализация интеграций и стриминга ответов через WebSocket/SSE
  • Построение системы оценки качества LLM/RAG-решений и регрессионного тестирования
  • Проектирование механизмов контроля качества AI-ответов: guardrails, проверка фактов, отказ от ответа, fallback-сценарии и Human-in-the-Loop
  • Оптимизация производительности, стоимости инференса и стабильности AI-сервисов
  • Построение переиспользуемых AI-компонентов и единых инженерных подходов
  • Проведение code review, контроль качества реализации и технического долга, развитие инженерных практик
  • …

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Team Lead / RU