← К каталогу
UN

Unigreen Energy

LLM-инженер / Специалист по большим языковым моделям (Middle+ / Senior)

УдалённоSeniorМосква, Россиявчера
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
О ВАКАНСИИ

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