Senior NLP/LLM Engineer (Copilot)

Ориентир по рынку≈ 250 000 – 425 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 10 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.

платят меньше250 000 – 425 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Появилась 5 дней назад. Раньше её не выкладывали: это новая позиция, а по новым почти всегда действительно нанимают.

Свежая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 5, требований 10. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС и компенсация спорта
Известно: высокие нагрузки, микросервисы и испытательный срок
Не сказано: условия испытательного срока

Подробно

Что требуют

ОбязательноNLPLLMPyTorchLangChainPythonFastAPIPytestDockerKubernetesCI/CD

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.

Ясно

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

Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Мы переходим от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам, способным самостоятельно решать задачи в контуре бизнеса: поиск по базе знаний, суммаризация профиля, извлечение инсайтов из звонков, управление графиком, проактивные подсказки на звонке. Ищем Senior-инженера, который возьмет на себя архитектурную ответственность за решения с LLM под капотом, выстроит процессы оценки качества и будет писать чис

Чем предстоит заниматься

Архитектура и разработка: проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов с использованием планирования, function calling и мультиагентной оркестрации

Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под специфичные бизнес-задачи. Принимать решения о том, когда дообучение необходимо, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG

Система оценки (Eval): поддерживать культуру качества, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование, связывать технические метрики с бизнес метриками

Качество кода и интеграция: писать чистый, хорошо документированный и тестируемый python-код, который легко интегрируется и поддерживается бэкенд командой. Формировать стандарты разработки в рамках DS экспериментов и проектировать API-контракты для ML-компонент

Менторство и влияние: участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, декомпозировать бизнес-задачи и предлагать оптимальные ML-решения. Работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами

Наши требования

Опыт в DL/NLP от 4 лет включая обучение/дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM

Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph

Глубокое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса

Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), написание чистого тестируемого кода (pytest), опыт разработки асинхронных микросервисов. Понимание Docker/K8s, CI/CD для ML

Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix). Опыт создания кастомных eval-пайплайнов и понимания того, как метрики влияют на продукт

Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для подготовки датасетов, знание SQL

Автономность и коммуникация: Умение переводить неопределённые бизнес-задачи в технический план, аргументированно отстаивать архитектурные решения, работать без микроменеджмента

Опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов

Опыт интеграции ML-решений в высоконагруженные системы

Понимание безопасности LLM-приложений