HeadHunter·Москва·26 сент.
AI инженер (команда LLM Evals)
Ориентир по рынку≈ 250 000 – 400 000 ₽наша приблизительная оценка по 21 вакансии этой роли, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисJuniorПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 21 похожей вакансии ML Engineer, без учёта уровня.
Живость
Висит 23 дня, признаков фиктивного найма нет. Повторных публикаций не было.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 4, требований 10. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- официальное оформление, ДМС, гибкий график, обучение за счёт компании и аккредитованная IT-компания
- Не сказано
- кто настоящий работодатель
Что требуют
ОбязательноAILLMRAGMLNLPPythonSQLLangChain
Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +28%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Мы в hh создаем продукты и AI-ассистентов для работодателей и соискателей на базе генеративных технологий. Уже сейчас мы используем LLM-модели для генерации текстов, ведения диалогов, классификации и анализа вакансий и резюме. Направление активно развивается, и сейчас мы ищем LLM/Prompt-инженера, который поможет нам создавать, тестировать внедрять GenAI-решения. Если вам интересно развивать продукты на базе LLM — через промпты, дизайн llm-пайплайнов и системный подход к оценке качества, если вы готовы не только создавать прототипы, но и улучшать их в продакшене на основе обратной связи и метри
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать, тестировать и внедрять совместно с командой разработки решения на базе LLM
Настраивать поведение моделей — экспериментировать с промптами (CoT, Tree-of-thoughts, few-shot, structured outputs, tool calling, etc), контекстом, параметрами моделей и архитектурой llm-пайплайнов (один промпт, цепочка промптов, агенты, RAG и пр.)
Тестировать и оценивать качество работы llm-решений на всех этапах — собирать актуализировать golden-сеты, валидационные выборки, настраивать llm-as-a-judge, развивать подходы автоматической оценки работы llm-фичей, создавать метрики и бенчмарки
Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов в продакшене и улучшать их качество на основе найденных инсайтов
Наши требования
Практический опыт создания решений на базе LLM (prompt engineering, RAG, function calling, structured outputs, reasoning, agents)
Понимание теории ML, глубокого обучения, современных подходов к NLP
Сильный Python, опыт работы с аналитическими инструментами и ML-библиотеками
Опыт с SQL, навыки работы с данными, умение собрать датасет и провести аналитику
Живой интерес к сфере GenAI, опыт работы с популярными вендорными и open-source моделями (Qwen, Llama, DeepSeek, GPT-OSS)
Опыт с фреймворками оркестрации llm (langgraph, langchain или аналоги)
Понимание методов оценки качества LLM (бенчмарки, human eval, LLM-as-as-Judge) и метрик для различных NLP-задач
Продуктовое мышление - смотреть на задачи через призму “помочь конечному пользователю”, участвовать в брейнштормах и приносить новые идеи
Практический опыт файнтюнинга различных LLM под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO)
Опыт внедрения LLM решений в продакшн
Мы предлагаем
Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса
Гибкий график рабочего дня
Оформление в соответствии с ТК РФ
Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно)
Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях
