DataScience

#vacancy #DataScience #GenAI #AgenticAI #LLM #RAG #MultiAgent #ToolCalling #Evals #Senior Специалист по науке о данных / GenAI + Agentic AI (LLM / RAG / AI-агенты / Multi-agent) 🧠 🤖 ID вакансии: GenAI_AiP Ставка: до 260 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Срок проекта: Долгосрочно. Формат: Удалённо. Локация/Гражданство: РФ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 27.08.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). Ищем Senior-специалиста по науке о данных с фокусом на GenAI и Agentic AI для долгосрочного проекта. Роль для зрелого инженера с глубокой экспертизой в архитектуре LLM, проектировании AI-агентов, построении RAG-систем и оценке качества генеративных моделей. Предстоит проектировать agentic workflows и multi-agent-системы, выстраивать evals для LLM, контролировать галлюцинации, обеспечивать безопасность (защита от prompt injection, утечек данных) и оптимизировать inference на GPU-инфраструктуре. 🚀 Ключевые задачи: Проектирование и разработка AI-агентов с управлением состоянием, контекстом, выбором инструментов и контролем уровня автономности. Построение RAG-систем: embeddings, vector search, structured output, tool calling. Построение evals для LLM-систем, оценка качества ответов, контроль галлюцинаций и мониторинг поведения системы. Проектирование agentic workflows и multi-agent-систем. Оценка стоимости, latency и масштабируемости LLM-решений. Fine-tuning и адаптация LLM (LoRA / PEFT). Эксплуатация GPU-инфраструктуры и оптимизация inference. Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, некорректного tool calling, утечек данных и чрезмерных прав доступа агента. 🎯 Обязательные требования: Архитектура LLM: Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. AI-агенты: Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. Оценка качества и безопасность: Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. Инструменты и фреймворки: Опыт работы с API языковых моделей. Опыт работы с Hugging Face. Опыт работы с одним из orchestration-фреймворков. Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. Инфраструктура: Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. Домен: Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. Безопасность и privacy: Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт GenAI/Agentic AI/LLM и multi-agent систем, пишите ID вакансии: GenAI_AiP) 📢 Источник: https://t.me/itworkhubchannel/870