Руководитель внедрения ИИ (RAG, агенты, LLM)
Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗
Похожие вакансии
Все вакансии →AI/AI-agent developer Senior
Разработка и внедрение AI-агентов и RAG-систем для автоматизации внутренних процессов, интеграция с большими языковыми моделями (GigaChat, Qwen, GLM) и написание API для внутрикорпоративных сервисов. Требуется опыт работы с LLM от 2 лет, знание мультиагентных архитектур и фреймворков оркестрации (LangChain, LangGraph), уверенное владение Python. Полностью удалённый формат в пределах РФ, оформление по ТК РФ с первого дня, ДМС.
Инженер AI
Разработка AI-агентов на базе генеративных моделей (GigaChat и open-source), построение системы офлайн- и онлайн-метрик оценки качества LLM-приложений и интеграция агентов в корпоративную экосистему по протоколу A2A. Требуется подтверждённый опыт создания AI/ML-продуктов от 3 лет, экспертный Python (PyTorch, Transformers, LangChain, LangGraph и др.), глубокое понимание RAG, векторного поиска и практика с MLOps/LLMOps-инструментами. Формат работы — офис в Москве.
ML Tech Lead (ML/LLM, AI-агенты для MedTech)
Роль ML-техлида в онлайн-страховой «Лучи»: техническое лидерство над AI-решениями медицинского направления с фокусом на разработку (80% времени — код). Предстоит с нуля построить агентную экосистему «ИИ-врача» для телемедицинской клиники — сбор анамнеза, саммаризация медкарт, драфтинг заключений — включая harness-инфраструктуру, eval-пайплайны, guardrails и экономику инференса на стеке Python/FastAPI/LangGraph/LLM.
Senior Data Scientist
Разработка ИИ-агентов на LangChain и LangGraph для внутренних продуктов ИТ-компании, включая проектирование SDK для агентных решений и подготовку eval-датасетов. Требуется глубокое знание Python, асинхронности, отказоустойчивых сервисов на FastAPI, RAG-решений, Docker/Kubernetes и оптимизации инференса LLM. Удалённая работа с локацией в России, проект до конца 2026 года с возможностью пролонгации.