DI
Digital Chief
Prompt Engineer
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 подтверждение24 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Мы развиваем комплекс решений в сфере электронной коммерции, который включает:
- запуск и управление собственным интернет-магазином (D2C);
- инструменты для масштабирования продаж на маркетплейсах;
- рекламные возможности для развития бизнеса;
- готовую логистическую инфраструктуру от надёжных партнёров;
- цифровые и финтех-сервисы от Альфа-Банка (эквайринг, BNPL, кредитование и др.).
Наша ключевая задача - помогать селлерам эффективнее управлять продажами в разных каналах. Мы предоставляем экспертизу и решения, которые позволят предпринимателям разного масштаба и уровня зрелости развивать и масштабировать бизнес без зависимости и с полным контролем над клиентами и прибылью.
Чем предстоит заниматься:
- Проектирование, тестирование и оптимизация промптов для LLM-задач;
- работа с чат-ботами, генерацией контента, AI-агентами, рекомендациями, разметкой и извлечением данных;
- итеративная отладка промптов: анализ ошибок, формирование гипотез, тестирование изменений, фиксация результатов;
- подготовка критериев качества и тестовых наборов для проверки промптов;
- адаптация промптов под разные модели и сценарии использования;
- работа с RAG-сценариями и длинным контекстом;
- проектирование промптов для structured output и извлечения данных из текста;
- наастройка промптов для персонализации рекомендаций;
- документирование промптов, версий, ограничений и best practices;
- cоздание и развитие библиотеки шаблонов промптов.
Что мы ожидаем от кандидата:
- Практический опыт prompt engineering и работы с LLM не менее 1,5 лет и подтвержденный опыт доведения сценариев до клиентского уровня;
- базовое знание Python и SQL;
- понимание принципов работы LLM, их возможностей и ограничений;
- знание техник zero-shot, few-shot, role prompting, structured output, prompt chaining, RAG prompting;
- понимание параметров генерации: temperature, top-p, max tokens;
- умение добиваться стабильного, воспроизводимого и проверяемого результата;
- опыт диагностики…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU