Аккредитованная компания “АЦТС”, являющаяся дочерней IT структурой «Про.Потолок», ищет в команду Senior LLM Engineer / AI Engineer, который поможет построить AI-ядро нашей экосистемыt: AI-агента для строительства, RAG по нормативам и проектной документации, интеллектуальный поиск, анализ документов, генерацию управленческих выводов и интеграцию LLM в реальные продуктовые сценарии.
Мы создаем будущее строительной индустрии и ищем специалиста, который поможет нам реализовать наши амбициозные планы.
Что мы предлагаем?
•Удаленный или гибридный формат работы.
•Участие в уникальном проекте – цифровая платформа для строительной отрасли.
•Стабильный и прозрачный доход – 300 000 руб. - 400 000 руб. по результатам собеседования. Зависит от вашего опыта.
•Профессиональное развитие – работа с новейшими технологиями, сильной командой и участие в крупных проектах.
LLM, RAG, AI Agents, Document Intelligence
Главная задача роли
Построить прикладной AI-контур для строительной платформы
Нам нужен человек, который умеет делать не демо-чатбота, а production-ready AI-систему для сложной предметной области.
Что предстоит делать
1. Разрабатывать AI-агентов, которые помогают разным ролям в строительстве:
•руководству;
•ПТО;
•прорабам;
•техническому заказчику;
•подрядчикам;
•службе контроля;
•финансовому блоку.
2. Проектировать и развивать RAG-архитектуру
•загрузка и обработка документов;
•chunking с учетом структуры документа;
•embeddings;
•vector search;
•hybrid search;
•reranking;
•фильтрация по метаданным;
•цитирование источников;
•контроль галлюцинаций;
•оценка качества ответов;
•версионирование документов;
•работа с правами доступа к данным.
3. Document Intelligence - разрабатывать пайплайны для извлечения структурированной информации из строительных документов.
4. Интеграция LLM в продуктовые сценарии - AI должен быть встроен в реальные рабочие процессы.
5. Multi-model LLM architecture - Проектирование гибкой multi-model LLM-архитектуры без зависимости от одного поставщика, с возможностью выбора оптимальной модели под конкретный сценарий: поиск, анализ документов, извлечение данных, суммаризация или генерация ответа.
Обязательные требования к кандидату
•Профильное образование
•Более 5-ти лет подтвержденного опыта с open-source LLM и построения RAG-систем.
•Python (дополнительное знание C++ будет преимуществом)
•Prompt engineering.
•Structured output.
•Function calling / tool use.
•AI agents.
•Опыт с hybrid search.
•Embeddings.
•Vector search.
•Понимание evaluation и контроля галлюцинаций.
•Опыт с reranking-моделями.
•Vector DB: Qdrant, Weaviate, Milvus, Pinecone или аналоги.
•Опыт с локальным inference: vLLM, Ollama, llama.cpp, SGLang или аналоги.
•LangChain, LlamaIndex, Haystack или аналогичные инструменты.
•MLflow, Weights & Biases, LangSmith или аналоги.
•Transformers / Hugging Face.
•FastAPI, PostgreSQL., Docker, Kubernetes, Kafka, Git.
•Опыт вывода AI/LLM-решений в production.
•Понимание evaluation: качество поиска, качество ответа, галлюцинации, полнота, точность, воспроизводимость.
•Умение работать с backend-командой и продуктовой командой.
Будет преимуществом
•Опыт с PDF, Excel, Word и технической документацией.
•Опыт с OCR как частью document intelligence
•Понимание enterprise software.
•Опыт в construction tech, proptech, ERP, документообороте, промышленном ПО или сложных B2B-системах.
Какой человек нам НЕ подойдет
•умеет только писать промпты;
•делает красивые демо, но не умеет доводить решения до production;
•работает только в ноутбуках;
•не умеет проектировать архитектуру;
•не понимает важность качества поиска и проверки источников;
•не готов погружаться в сложную строительную предметную область;
•хочет заниматься только research без связи с продуктом.
Какой инженер нам нужен
•умеет строить AI-системы end-to-end;
•понимает, как устроены LLM, RAG, embeddings и agents;
•умеет проектировать гибкую multi-model архитектуру;
•способен сам предложить, где AI даст максимальный эффект в продукте;
•умеет работать с неидеальными документами и сложными данными;
•понимает, что в B2B/enterprise AI должен быть проверяемым и надежным;
•хочет стать ключевым AI-инженером в продукте на ранней стадии.
