- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-инженер (команда разработки LLM)
Оценка ИИВысокий балл за работу в стабильной и известной компании над актуальным технологическим стеком (LLM, мультиагентные системы). Позиция предлагает интересные инженерные вызовы на стыке финансов и AI, хотя отсутствие указанной зарплаты является небольшим минусом.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области LLM, RAG и мультиагентных систем, а также умения выводить решения в промышленную эксплуатацию (production-grade). Сложность обусловлена необходимостью интеграции AI в консервативную финансовую среду с высокими требованиями к безопасности и точности.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая роль ML-инженера со специализацией на LLM в Москве обычно оплачивается выше среднего по рынку Data Science из-за высокого спроса на данную экспертизу. Указанный диапазон 250 000 – 450 000 рублей соответствует текущим рыночным реалиям для специалистов уровня Middle+/Senior в финтехе.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в АТОН уже сейчас
Присоединяйтесь к команде АТОН и создавайте передовые LLM-решения для старейшей инвестиционной компании России!
Описание вакансии
ML-инженер (команда разработки LLM) в АТОН
АТОН - старейшая инвестиционная компания России.
Пройдя более чем 35-летний путь, инвестиционная группа неоднократно менялась и адаптировалась к новым условиям.Мы движимы амбициями и стремлением к профессиональному развитию. Нас объединяют общие ценности, мы создаем продукты и решения, уникальные для российского рынка.
Мы развиваем внутреннюю LLM-платформу и создаем AI-продукты для бизнеса на базе современных языковых моделей и мультиагентных систем. Ищем разработчика, который будет участвовать в проектировании, разработке и внедрении production-grade LLM-решений в тесном взаимодействии с техническим лидером и командой инженеров.
Чем нужно будет заниматься:
- Разрабатывать и развивать сервисы на базе LLM и RAG.
- Участвовать в создании мультиагентных решений и интеграции внешних сервисов.
- Реализовывать function calling, tool use и интеграции с корпоративными системами.
- Разрабатывать и поддерживать data pipeline для AI-продуктов.
- Участвовать в выводе решений в промышленную эксплуатацию.
- Оптимизировать качество, производительность и стоимость работы LLM-сервисов.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- RAG
- Data Pipelines
- Multi-agent systems
- Function Calling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных особенностей при работе с корпоративными данными.
Какие стратегии индексации и поиска в RAG-системах вы считаете наиболее эффективными для минимизации галлюцинаций в финансовых ответах?
Оценка опыта работы с продвинутыми техниками взаимодействия с моделями.
Расскажите о вашем опыте реализации Function Calling: с какими основными трудностями вы сталкивались при обработке сложных JSON-схем?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
Как бы вы спроектировали мультиагентную систему для автоматизации анализа инвестиционных отчетов? Какую роль играл бы каждый агент?
Оценка практического опыта оптимизации.
Какими методами вы пользуетесь для оптимизации стоимости использования LLM без значительной потери качества ответов?
Проверка навыков MLOps и работы с данными.
Опишите ваш подход к построению data pipeline для дообучения или оценки качества LLM в закрытом контуре компании.
Похожие вакансии
Data Scientist (Senior)
Senior Data Scientist
Data Scientist (MLOps)
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!