Москва
Резюме № 56028926
Обновлено в 0:52
no-avatar

AI Engineer / LLM Systems Architect / RAG and Multi-Agent Frameworks

Был сегодня в 0:53
По договорённости
Соискатель скрыл дату рождения
Москва, удаленная работа
Условия занятости
Полная занятость
Стандартный график
Удалённая работа
Гражданство
Россия
Контакты
Телефон
Почта
Будут доступны после открытия
Профессиональные навыки
  • Показать еще
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 1 год и 8 месяцев

    • Май 2024 – работает сейчас
    • 1 год и 8 месяцев

    AI инженер

    freelance, Москва

    Обязанности и достижения:

    Проектировал и внедрял прикладные LLM-решения для клиентов, а также занимался R&D и прототипированием новых архитектурных подходов в области AI-систем. Разработал собственную инженерную платформу для проектирования, тестирования и оценки LLM- и RAG-систем; примеры интерфейсов и инструментов — https://drive.google.com/drive/folders/1wOEzp6U-AlxNwr2Ig9ICXALfpMRda4wb Клиентские проекты - Разработка кастомных AI-ассистентов: чат-боты, бренд-аватары, корпоративные помощники. - Проектирование и внедрение RAG-систем для поиска по документам, инструкциям и базам знаний. - Интеграция LLM через API (OpenRouter, OpenAI-совместимые модели). - Встраивание AI-решений в бизнес-процессы: Telegram-боты, CRM, пользовательские интерфейсы. - Настройка векторных баз данных (Qdrant, FAISS) и ingestion-пайплайнов. - Проектирование мультиагентных сценариев: routing, memory layers, tools, fallback-логика. - R&D и архитектурные эксперименты - Тестирование и сравнение современных LLM-моделей и фреймворков (LangChain, LangGraph, Pydantic AI). - Построение собственных RAG-архитектур, включая hybrid RAG и re-ranking стратегии. - Исследование retrieval-качества, chunking-стратегий, reranking и memory-инъекций. - Эксперименты с мультиагентными подходами, маршрутизацией запросов и self-check механизмами. Результат Создал десятки рабочих прототипов и готовых решений, которые использовались клиентами в реальной работе. В работе совмещаю инженерный подход, продуктовое мышление и исследовательский цикл: быстро проверяю гипотезы, довожу их до работающих инструментов и улучшаю архитектуру на основе реальных тестов и метрик. Подход Работаю на нескольких уровнях абстракции одновременно — данные → методы → архитектура → продукт → пользователь → экономика. Это позволяет проектировать LLM- и RAG-системы как целостные и масштабируемые AI-инфраструктуры, а не как набор разрозненных компонентов, с учётом устойчивости, изменений стека и требований production-среды.

Условия занятости

  • Подходящие условия занятости
Полная занятость
Стандартный график
Удалённая работа

Обо мне

Дополнительные сведения:

AI Engineer / Architect of LLM-based Systems Архитектор и разработчик прикладных AI-систем на базе LLM, RAG и мультиагентных подходов. Проектирую и внедряю retrieval-based решения, агентные сценарии и LLM-системы с памятью, контекстом и механизмами защиты. Фокус — перевод AI-решений из стадии прототипа в production: масштабируемые, наблюдаемые и устойчивые к сбоям и атакам системы. КЛЮЧЕВЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ LLM & Retrieval-based Systems Проектирование и внедрение RAG-систем, retrieval-стратегий, memory-слоёв и генерации с опорой на источники (LangChain, Hugging Face, Qwen, ChatGPT, DeepSeek, FAISS, Qdrant, Deep Lake). Мультиагентные архитектуры - Разработка ансамблей агентов с маршрутизацией, памятью, self-check и распределением ролей. - Адаптация и дообучение моделей - Практический опыт с LoRA и дообучением LLM, подготовкой датасетов, evaluation-пайплайнами и оркестрацией обучения. - Инфраструктура и продакшн - Развёртывание AI-сервисов и API, логирование, мониторинг и CI/CD (FastAPI, Docker, Streamlit, MLflow, GitHub CI, Airflow, Prometheus/Grafana). Безопасность и устойчивость LLM - Защита от prompt injection и некорректных входных данных, проектирование guardrails и validation-слоёв. ПРОЕКТНЫЙ ОПЫТ (выборочно) Retrieval-QA платформа — локальная RAG-система с ingestion документов, семантическим поиском и генерацией с цитированием. Мультиагентный фреймворк — агенты с памятью, самопроверкой и динамическим распределением ролей. LoRA-пайплайн — модульная система адаптации LLM под домены и стили общения. Диалоговые ассистенты (production) — ассистенты с адаптивным поведением и API-интеграциями. Retrieval + Routing платформа — многостратегийный retrieval, состояние памяти и структурное логирование. ТЕХНОЛОГИИ Python, LangChain, Hugging Face, FAISS, Qdrant, Deep Lake, FastAPI, Streamlit, Docker, MLflow, Airflow, Prometheus/Grafana, PostgreSQL, PyTorch. ЯЗЫКИ Русский — родной Английский — (техническая коммуникация) ИНТЕРЕСЫ Архитектура надёжных LLM-систем, мультиагентные подходы, self-check и устойчивость retrieval-механизмов.

Иностранные языки

  • Английский язык — технический
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям
Похожие резюмеВсе 6 похожих резюме
Обновлено 30 октября
no-avatar
ML/AI Engineer100 000 ₽
Последнее место работы (10 мес.)Ml engineerФевраль 2025 – работает сейчас
Обновлено 20 июля
Превью фото соискателя
AI/ML Engineerз/п не указана
Обновлено 29 июля
no-avatar
AI/ML Engineerз/п не указана
Обновлено 24 сентября
Превью фото соискателя
System engineerз/п не указана
Последнее место работы System engineerИюль 2025 – июль 2025
Обновлено 12 августа 2016
no-avatar
System Engineerз/п не указана
Обновлено 8 января 2023
no-avatar
Senior system engineer200 000 ₽
Работа в МосквеРезюмеIT, Интернет, связь, телекомИнжинирингИнженер-архитектор

Смотрите также резюме

Поиск работы
Поиск сотрудников
Производственный календарь

Приложение

qrОтсканируйте QR-код и загрузите приложение. Работа найдется быстрее!

Соискателям

Создать резюмеОбразцы резюмеПоиск работыРабота для студентовСоветыКаталог вакансийКонструктор резюмеСписок компаний по индустриямЗарплаты по профессиямКурсыКаталог кадровых агентств

Работодателям

Разместить вакансиюПоиск сотрудниковНайти стажераТарифыСоветы для работодателейКаталог резюме

Партнерам

Реклама на сайтеРекламный кабинетИнтеграционные сервисыЛоготип SuperJobПартнёрская программа

SuperJob

О компанииКонтактыSuperJob.techНовости сервисаРабота в SuperJobИсследованияЗарплатомерПрофориентацияКалькуляторыКарта сайта

Документы

База данных SuperJobРекламный кабинетАгрегатор образовательных курсовИные документы
Общество с ограниченной ответственностью «СуперДжоб» Г.Москва, ул. Дмитровка М, дом 20 ИНН 7702319337 ОКВЭД 63.11.1 vip@superjob.ru +7(495)7907277 Программа ЭВМ SuperJob и Программные модули включены в Реестр российского программного обеспечения (ПО), реестровая запись № 9280 от 20.02.2021г. Программный интерфейс API SuperJob включен в Реестр российского программного обеспечения (ПО), реестровая запись № 11081 от 20.07.2021г.
© 2000–2025 SuperJob