- Страна
- Россия
Старший LLM-разработчик в сервис «Нейроюрист»
Оценка ИИСильный бренд работодателя, работа над передовым продуктом на стыке AI и права, возможность удаленной работы и профессионального роста в одной из лучших ML-команд страны. Единственный минус — отсутствие указанной вилки зарплаты в тексте.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокой экспертизе в LLM/RAG и опыту внедрения ML-моделей в высоконагруженный продакшен Яндекса. Кандидат должен обладать навыками как в исследовательской части (RLHF, дообучение), так и в инженерной (масштабируемость, latency).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс обычно предлагает зарплаты на уровне или выше рыночных медиан для Senior-позиций, дополняя их расширенным соцпакетом и опционами. Указанный диапазон соответствует текущим реалиям для опытных LLM-инженеров в крупных российских тех-гигантах.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Яндекс
Старший LLM-разработчик в сервис «Нейроюрист»
Опыт работы: от 2 лет
Можно удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Улучшать LLM- и RAG-пайплайны: оптимизация каждого компонента RAG, настройка embedder/reranker-моделей, промпт-инжиниринг, подтверждённость генерации
-Проектировать, разрабатывать, внедрять LLM-агентов и оценивать их работу для сложных сценариев: анализ задачи пользователя, планирование, выбор подходящих инструментов на каждой итерации исполнения плана
-Дообучать LLM/ML-модели, включая дообучение с подкреплением совместно с командами базовых технологий Яндекса
-Масштабировать продакшен-решения: latency, scalability, monitoring моделей
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Больше двух лет работы в ML/NLP/LLM-проектах, включая prod-системы
-Пишете код (Python)
-Имеете опыт с LLM, RAG
-Интересуетесь агентами
-Готовы внедрять ML-модели в рантайм, поддерживать их и автоматизировать сопутствующие процессы
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- NLP
- Machine Learning
- Prompt Engineering
- Reinforcement Learning
- Monitoring
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры RAG и способов борьбы с галлюцинациями.
Какие методы вы используете для оценки и повышения подтвержденности (faithfulness) генерации в RAG-системах?
Оценка опыта проектирования сложных систем на базе агентов.
Расскажите о самом сложном LLM-агенте, которого вы проектировали: как было устроено планирование и выбор инструментов?
Проверка инженерных навыков оптимизации производительности.
Как бы вы оптимизировали latency LLM-сервиса в продакшене без значительной потери качества генерации?
Оценка навыков работы с данными и дообучения.
В каких случаях вы бы предпочли Fine-tuning модели вместо промпт-инжиниринга или RAG для юридического домена?
Проверка знаний в области ранжирования.
Как вы подходите к выбору и настройке reranker-моделей в пайплайне поиска информации?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
