От 4 лет коммерческого опыта разработки и внедрения ML/NLP-решений
Практический опыт разработки LLM-агентов, RAG-систем, копилотов или других решений на базе LLM, понимание современных архитектурных паттернов, ограничений и критериев качества таких решений
Опыт самостоятельной разработки LLM-решений end-to-end: от понимания бизнес-задачи, определения необходимых данных и выбора архитектуры до выстраивания оценки качества, реализации сервиса, запуска пилота и сопровождения внедрения
Уверенное владение Python и опыт разработки backend-части для ML/LLM-сервисов: интеграции, контейнеризация, базовый CI/CD
Умение работать с неопределенными задачами: переводить бизнес-потребности в технические решения, формулировать гипотезы, выбирать подход, объяснять технические компромиссы и доводить решение до результата
Опыт технического лидерства в сложных задачах: декомпозиции работы, проведения design/code review, помощи менее опытным инженерам и снятия технических блокеров
Способность быстро разбираться в новых статьях, фреймворках и подходах, проверять их применимость на практике и превращать удачные идеи в рабочие решения
Опыт координации небольшого технического стрима или работы нескольких инженеров над общим проектом
Сильный backend-опыт и умение строить production-grade сервисы
Опыт внедрения ML/LLM-решений в enterprise-контуре: безопасность, доступы, интеграции, мониторинг, SLA и ограничения production-среды