Мы – команда развития AI в направлении автокредитования и сопутствующих сервисов пользования автомобилем.

Продукт новый и сейчас активно развивается. Мы находимся на этапе активного роста: от экспериментов с первыми AI-решениями до масштабирования их на реальные клиентские сценарии. У нас уже есть первые внедрения, работающие связки с LLM и обратная связь от пользователей, но архитектура, технологический стек и стратегия развития во многом формируются сейчас.

Работа ведётся под руководством AI Tech Lead, который отвечает за архитектуру, стандарты и развитие инженерной экспертизы.

Это позиция для разработчика, который хочет углубиться в инженерную часть AI‑систем — от кодирования агентов и RAG до анализа и оценок LLM‑решений.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

### Что предстоит делать:

  • разрабатывать и поддерживать сервисы и агентов на Python
  • проектировать и реализовывать RAG‑системы, работать с векторными базами данных
  • контролировать техническое качество AI-решений
  • разрабатывать и внедрять методики оценки RAG-систем и AI-агентов
  • участвовать в написании тестов, тестировании, код-ревью, развивать инженерную культуру, стандарты и экспертизу внутри команды.

Требования

### Мы ждём, что у тебя есть:

  • практический опыт Python разработки (FastAPI, Flask, asyncio).
  • навыки работы с RAG системами и векторными БД (Qdrant, ChromaDB, FAISS).
  • опыт взаимодействия с реляционными базами (MySQL, PostgreSQL).
  • понимание принципов работы LLM агентов и подходов к их оценке.
  • базовое понимание Docker и Kubernetes.
  • умение работать в команде и следовать инженерным стандартам.

**Будет преимуществом:**

  • опыт работы ML-инженером / Data Scientist / Backend-разработчиком
  • интеграция сервисов через gRPC
  • опыт работы с OCR
  • опыт использования Prometheus и Grafana
  • опыт локального запуска LLM и open-source моделей
  • знание SOTA-моделей (ASR, TTS, мультимодальные модели)
  • опыт построения RAG с продвинутыми стратегиями retrieval (reranking, гибридный поиск, chunking)
  • опыт работы с open source LLM и локальными моделями.

Условия

  • гибридный формат в Москве
  • офис по адресу Поклонная ул., 3к1
  • белая заработная плата (оклад + премии)
  • профессиональный и карьрный рост
  • возможность профильного обучения
  • ДМС, страхование от несчастных случаев, корпоративные мероприятия
  • программа льготного кредитования в Сбербанке
  • льготная ипотека
  • корпоративная пенсионная программа
  • бесплатная подписка «Сберпрайм+»