Prompt engineer/ Промт-инженер

Описание

ProBack - это команда экспертов в сфере технологий, которая оказывает полный цикл услуг по разработке решений для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов.Мы ищем Prompt engineer, которому предстоит разрабатывать промпты, LLM-пайплайны, ролевые модели и многошаговые reasoning-процессы, а также обеспечивать точность, стабильность и безопасность поведения AI-агентов.Это не “креативный промптинг”, а инженерная роль на стыке: LLM reasoning & orchestration, RAG и работа с корпоративными документами, проектирование инструментов и функций, оценка качества (evals), безопасность и детерминирование AI-агентов. Чем предстоит заниматься: Разработка и оптимизация промптов, цепочек, ролей и инструкций для AI-агентов. Проектирование многошаговых reasoning-процессов (ReAct, Plan-and-Execute). Настройка и контроль инструментов/функций для агента (function calling / tool use). Разработка подсказок и структурированных форматов ответа (JSON, схемы, правила). Участие в построении RAG-пайплайнов: chunking, метаданные, retrieval стратегия. Анализ корпоративных документов (договоры, регламенты, заявки, отчёты) и адаптация промптов под домены Legal / Compliance / Procurement / HR. Проектирование fail-safe стратегий, обработка ошибок, предотвращение галлюцинаций. Разработка eval-наборов и автоматических тестов на устойчивость и точность ответа. Сотрудничество с backend- и AI-инженерами при внедрении промптов в продакшен. Оптимизация стоимости вызовов моделей и latency. Наши ожидания: Опыт разработки промптов и LLM-пайплайнов (OpenAI, Claude, Llama или Mistral). Практический опыт работы с RAG:○ разработка chunking-стратегий,○ работа с embeddings,○ оценка релевантности поиска,○ построение контекста. Понимание того, как работают LLM (контекстное окно, токены, temperature, ограничения). Умение проектировать структурированные ответы (JSON, XML, схемы). Навык написания детерминированных промптов и контроля качества ответа. Умение работать с многошаговыми reasoning-паттернами и инструментированием LLM. Способность анализировать корпоративные документы и строить на их основе промпты. Понимание рисков: галлюцинации, утечки данных, безопасность. Будет Плюсом: Опыт построения автоматических eval-пайплайнов (DeepEval, Ragas, LangSmith, TruLens). Навыки Python на уровне написания утилит, интеграционных тестов и экспериментов. Опыт с vector DB: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Elasticsearch. Опыт встраивания LLM-инференса в продакшн-системы. Понимание архитектур LLM-агентов и DSL для управления моделью (ReAct, XML control, System shaping). Что мы предлагаем: Формат работы: гибрид (Москва) или удаленный (только территория РФ) - на ваш выбор. ДМС после успешного прохождения испытательного срока. Официальное трудоустройство, конкурентную «белую» зарплату. Возможность работать над сложными и интересными бизнес - проектами в сфере AI. Команду экспертов, с которыми можно обсудить идеи и расти вместе.