LLM / RAG Engineer (LegalTech)
Описание
Локация: Москва или Самара; доступны форматы на месте работодателя, удаленно и гибридно. Оформление по ТК РФ.Зарплата: до 350000 RUB на руки в месяц.КомпанияПродуктовая IT-компания развивает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов и AI-сервисы для работы с юридическими документами.Что делатьРазрабатывать и развивать LLM-пайплайны для извлечения значимой информации из судебных решений, нормативных актов, кодексов и других юридических документов.Улучшать Retrieval/RAG-сценарии, качество поиска и ответов AI-сервисов.Создавать embeddings, организовывать хранение и использование векторных представлений для поиска по базе документов.Строить end-to-end пайплайны обработки новых типов документов и больших объемов текстовых данных.Разрабатывать метрики оценки качества, анализировать текущие решения и находить точки роста точности сервиса.Тестировать новые модели и гипотезы совместно с AI-экспертами и продуктовой командой.ТребованияУверенное владение Python и практический опыт работы с LLM.Опыт работы с RAG, Retrieval или близкими архитектурными решениями.Понимание embeddings, векторных представлений текста и векторного поиска.Практический опыт работы с текстовыми данными, NLP-задачами и data/ML pipelines.Опыт работы с Airflow и подходами к оценке качества ML/LLM-решений.Готовность самостоятельно разбираться в кодовой базе, анализировать решения и предлагать технические улучшения.Хорошо, если естьОпыт разработки production-систем на базе LLM и RAG-систем.Опыт работы с vector databases, embedding-моделями и semantic search.Опыт разработки рекомендательных систем и пайплайнов обработки больших объемов текстов.Опыт оценки LLM/ML-моделей и работы со сложными неструктурированными или юридическими текстами.Культура и преимуществаРабота над реальными LLM/RAG-сценариями в LegalTech и большими массивами юридических документов.Возможность влиять на качество AI-продуктов и технические решения в небольшой команде.Пространство для экспериментов с LLM, embeddings, retrieval-подходами и новыми архитектурами.ДМС, корпоративные программы обучения и командный бонус по результатам работы.Удаленный или гибридный формат работы в Москве или Самаре.