UN
Unigreen Energy
LLM-инженер / Специалист по большим языковым моделям (Middle+ / Senior)
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 подтверждение4 мин. назад
Впервые замечена3 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Мы разрабатываем AI-решения для производственных и корпоративных задач: работы с технической документацией, данными предприятий и внутренними информационными системами.
Ищем опытного LLM-инженера, который будет самостоятельно создавать и развивать LLM-сервисы компании: от проектирования решения и выбора оборудования до интеграции и стабильной работы. Основные направления: локальные модели, RAG и AI-агенты.
Ты нам подходишь, если
- у тебя законченное высшее образование (техническое, математическое, IT) и коммерческий опыт в ML/LLM от 3 лет, включая самостоятельно доведенные до эксплуатации LLM-проекты;
- свободно владеешь Python, работаешь с SQL, API и базами данных, умеешь писать поддерживаемые сервисы и выстраивать версионирование и совместную разработку в Git;
- умеешь выбирать и адаптировать LLM под задачу, учитываешь ограничения моделей и контекста, применяешь дообучение и квантование;
- глубоко понимаешь устройство современных LLM-архитектур и можешь объяснить, как их архитектурные особенности влияют на качество, скорость, требования к памяти и сценарии применения;
- самостоятельно проектируешь LLM-системы целиком, включая RAG, AI-агентов, интеграции, хранение данных и разграничение доступа;
- умеешь готовить данные для дообучения и оценки LLM, строить тестовые наборы, выявлять утечки и проверять достоверность ответов и корректность действий агентов;
- ориентируешься в серверном оборудовании: рассчитываешь потребность в GPU, видеопамяти, оперативной памяти, хранилище и сети под модель и нагрузку;
- имеешь практический опыт развертывания LLM на нескольких GPU и работы с кластерами, умеешь распределять нагрузку и оптимизировать скорость, потребление памяти и вычислительных ресурсов;
- самостоятельно работаешь с Linux, контейнерами, сетями и мониторингом, находишь причины сбоев и снижения производительности.
- Обязанности
- исследовать задачи и инфраструктуру компании, проектировать архитектуру LLM-систем, выбирать модели, оборудование и способы…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / DevOps / RU