AIAgents

#vacancy #AI #LLM #DotNet #RAG #AIAgents #Senior Senior AI-разработчик (.NET / LLM / RAG) 🤖 ⚡️ ID вакансии: 79501_SS Ставка: обсуждается. Грейд: Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость, высокая нагрузка ~160 ч/мес). Срок проекта: 6 месяцев с возможностью пролонгации. Формат: На территории клиента (г. Москва). Часовой пояс: UTC+3. Локация/Гражданство: РФ. 🚀 Выход на проект: ASAP! 🚀 Ключевые задачи: AI/LLM-разработка: реализация и внедрение AI-функциональности в продукты компании — RAG-системы, AI-агенты, механизмы function/tool calling, оркестрация языковых моделей. AI-пайплайны: проектирование и оптимизация пайплайнов — работа с эмбеддингами, векторными базами данных, управление контекстом и промпт-стратегиями. Быстрая поставка: полный цикл реализации функционала от идеи до production (при необходимости — с фронтенд- и бэкенд-компонентами) с последующей доработкой на основе обратной связи. Качество и мониторинг: контроль качества AI-решений через evals, организация мониторинга и обеспечение наблюдаемости AI-систем в production. AI-инструменты: применение AI-ассистентов разработки (Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot) для повышения скорости и эффективности работы. Командное взаимодействие: координация с разработчиками, аналитиками, QA и руководителем проекта. 🎯 Обязательные требования: Образование и опыт: Высшее техническое образование (в том числе неоконченное) либо эквивалентный практический опыт при наличии портфолио с реализованными продуктами. Опыт разработки от 1,5 лет, включая практическую реализацию AI/LLM-функциональности. Общий опыт работы со стеком технологий не менее 5 лет. Основной стек: Уверенное владение .NET и практический опыт интеграции LLM в коммерческие продукты. Базовые навыки во фронтенд-разработке, достаточные для реализации AI-функционала. Уверенная работа с реляционными БД (MSSQL или PostgreSQL), Docker и Git. LLM и AI-инжиниринг: Практические навыки разработки LLM-приложений: реализация RAG-систем, AI-агентов, механизмов function/tool calling, выполнение промпт-инжиниринга. Опыт взаимодействия с API языковых моделей (OpenAI, Anthropic и др.). Использование фреймворков (LangChain, LlamaIndex) и векторных баз данных (pgvector, Pinecone). Качество и наблюдаемость: Навыки оценки качества AI-моделей (проведение evals), организация мониторинга и обеспечения наблюдаемости AI-систем. AI-ассистированная разработка: Применение инструментов AI-ассистированной разработки (Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot) в ежедневной работе с обязательным код-ревью и тестированием каждого изменения. Личные качества и подход: Технический английский, достаточный для работы с документацией и актуальными материалами по AI-технологиям. Bias to ship: ориентация на результат и быструю поставку функционала, способность декомпозировать задачи до уровня MVP и оперативно проверять рабочие гипотезы. Ownership: высокий уровень личной ответственности, самостоятельное сопровождение задач и фич на всех этапах реализации. Любознательность и способность быстро осваивать новые технологии с учётом динамичного развития AI-области. Продуктовое мышление: фокус на создании решений, востребованных конечными пользователями. Внимание к качеству, аналитический подход к решению задач, умение эффективно работать в команде. 💡 Будет преимуществом (Nice to have): Опыт в области машинного обучения (классические ML-методы, fine-tuning, работа с эмбеддингами). Наличие пет-проектов с реальной пользовательской аудиторией либо вклад в open-source-инициативы. Опыт работы с системами потоковой обработки данных и очередями сообщений (RabbitMQ, Kafka). 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме и портфолио, пишите ID вакансии: 79501_SS)